[프로그램 및 행사] 실무 연계 프로젝트 기반 AWS Cloud 머신러닝 교육 참가자 모집
실무 연계 프로젝트 기반 AWS Cloud 머신러닝 교육 참가자 모집
■ 교육명 : Machine Learning on AWS Cloud
■ 교육목표
실무 현장에서의 머신러닝 적용 이해: 교육 참가자는 머신러닝의 실제 적용, 다양한 산업을 형성하는 방법 및 미래 전망에 대한 통찰력을 얻게 된다.
AWS SageMaker 숙달: AWS SageMaker의 실무 숙련도에 중점을 두어 다양한 기능, 도구 및 SageMaker를 사용하여 ML 모델을 효과적으로 구현하는 방법을 다룬다.
고급 클라우드 기반 기계 학습 역할 준비: AWS 서비스 사용을 강조하면서 참가자에게 클라우드 기반 기계 학습 분야에서 경력을 쌓는 데 필요한 기술과 지식을 갖춘다.
■ 교육일시: 2024년 2월 14일(수)~16(금) 10:00~17:00 [6시간/일] (3일간)
■ 교육장소: 미래관 424호
■ 교육대상: 국민대학교 컴퓨터 공학 및 관련분야 전공자 (25명)
■ 교육방식: 오프라인 실시간 교육, 프로젝트 기반 실습교육(Hands-on 제공)
■ 교육일정 및 내용
◎ 일자별 학습 타이틀
1일차 (이론) | 2일차 (실습) | 3일차 (실습) |
2월 14일(수) 10:00~17:00 현업 전문가가 말하는 머신러닝 | 2월 14일(수) 10:00~17:00 AWS SageMaker기초실습 | 2월 14일(수) 10:00~17:00 AWS SageMaker |
◎ 학습 세부 일정
1일차: 현업 전문가가 말하는 머신러닝 [현업 전문가 특강]
시간 | 수업 내용 | 강사 | 교육형태 |
10:00~11:00 | 현업에서의 머신러닝이란 | 이기훈 | 이론 |
11:00~12:00 | 머신러닝 워크플로우와 MLOPS | 이론 | |
12:00~13:00 | 점심식사 | ||
13:00~14:00 | 전문가가 말하는 데이터 엔지니어링 | 나지훈 | 이론 |
14:00~15:00 | 탐색적 데이터 분석의 실제 사례 | 이론 | |
15:00~16:00 | 머신러닝을 위한 AWS clould 서비스 | 김은아 (Codestates Coach) | 이론 |
16:00~17:00 | AWS SageMaker | 이론 |
2일차: AWS SageMaker 기초실습
시간 | 수업 내용 | 강사 | 교육형태 |
10:00~11:00 | AWS 실습규정 | 김은아 | 이론 |
11:00~12:00 | AWS 로그인 & S3 & 주피터 노트북 생성 | 실습 | |
12:00~13:00 | 점심식사 | ||
13:00~14:00 | 데이터 탐색 및 기본 처리 방법 학습 | 김은아 | 이론+실습 |
14:00~15:00 | NCF 모델 실습(영화 추천) | 실습 | |
15:00~16:00 | Streamlit | 오승근 | 이론+실습 |
16:00~17:00 | 머신러닝과 Streamlit을 이용한 앱개발 | 실습 |
3일차: AWS SageMaker + Generative AI in AWS
시간 | 수업 내용 | 강사 | 교육형태 |
10:00~11:00 | XGBoost 모델 실습-데이터 전처리 | 김은아 | 실습 |
11:00~12:00 | 모델 훈련 및 하이퍼파라미터 튜닝 | 실습 | |
12:00~13:00 | 점심식사 | ||
13:00~14:00 | Generative AI in AWS | 최민철 (Codestates 수석 엔지니어) | 이론 |
14:00~15:00 | Amazon Bedrock 실습 | 실습 | |
15:00~16:00 | Amazon Bedrock 실습 | 실습 | |
16:00~17:00 | Amazon Bedrock 실습 | 실습 |
■ 교육신청: 교육신청링크(2/13(화) 13시까지)