🤖인공 지능 및 기계 학습 공학의 인공 지능

공학 · 11 단위 · 무료, 회원가입 없이
1 ML 엔지니어링의 인공 지능: 역할, 경계, 검증 및 책임
2 데이터 파이프라인: 수집, 정리, 태그 지정 및 버전 관리
3 모델 훈련 및 평가: 정확한 측정항목, 정직한 벤치마킹
4 LLM 지원: RAG를 통해 자신의 데이터를 기반으로 답변
5 LLM 응용 프로그램: 에이전트, 도구 및 보안 자동화
6 미세 조정 기반: 언제, 어떻게, 어떤 위험을 감수해야 할까요?
7 MLOps 및 배포: 모델을 랩에서 프로덕션으로 이동
8 평가 및 모니터링: 프로덕션에서 모델이 실제로 수행하는 작업 파악
9 보안 및 개인 정보 보호: AI 시스템 방어
10 편견, 윤리 및 비용: 책임 있고 지속 가능한 AI 엔지니어링
11 재현성과 엔드투엔드 프로젝트: 모든 것을 결합
모든 교육 첫 번째 유닛부터 시작하세요