Amazon SageMaker 단기 집중 과정 (Intensive Course)
ML을 시작하시는 분들에게 ML 기초 개념 부터 모델 학습 및 배포까지 빠르고 쉽게 배울 수 있는 자료입니다. Amazon SageMaker 고급 과정을 학습하기 전에 먼저 보시면 좋습니다.
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ML을 시작하시는 분들에게 ML 기초 개념 부터 모델 학습 및 배포까지 빠르고 쉽게 배울 수 있는 자료입니다. Amazon SageMaker 고급 과정을 학습하기 전에 먼저 보시면 좋습니다.
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Module 1
Tech Leader를 위한 AWS AI/ML 서비스 활용 전략
1hr
AWS에서 제공하는 AI/ML 서비스 전반을 살펴보면서, 각 서비스를 사용해서 어떤 기능을 구현할 수 있을지 함께 살펴봅니다. Startup의 성장 단계별로 AWS의 AI/ML 서비스들을 어떻게 전략적으로 도입하고, 효과적으로 활용할 수 있는지 배울 수 있습니다.
Module 2
1시간만에 AWS 머신러닝 서비스 따라잡기
1hr
머신러닝을 처음 시작하시는 분들을 위해서 머신 러닝으로 해결 할 수 있는 문제 유형을 설명 드리고, 이러한 문제를 해결할 때 필요한 머신 러닝 알고리즘의 개념과 기본 원리를 설명합니다. 특히, 머신 러닝 초보자 분들에게 필요한 주요 개념을 1시간 내에 배울 수 있도록 친절하게 설명 합니다.
Module 3
Amazon SageMaker로 Machine Learning 시작하기
1hr
이 세션을 통해 Amazon SageMaker와 함께 머신 러닝 완전 정복에 도전해보세요! 머신 러닝을 위한 데이터를 준비하고 모델을 학습하는 방법과 모델 배포 방법을 배울 수 있습니다. 머신 러닝의 작업 단계에 SageMaker를 활용해서 여러분의 첫번째 머신러닝 모델을 만들어보세요! 그리고 세션 곳곳에서 비용 절감 꿀팁까지 얻어가실 수 있습니다.
Module 4
Amazon SageMaker 모델 추론 서버 활용 방법 - 성능 및 비용 최적화
1hr
Amazon SageMaker를 이용해서 머신 러닝 모델을 배포하는 전략을 소개합니다. 특히, 비용은 최소화하면서 여러분의 workload에 맞게 추론 서버를 배포할 수 있는 다양한 방법에 대해서 소개해 드립니다.
Module 5
Amazon SageMaker Canvas - a Visual, No-Code, AutoML tool for Business Analysts
1hr
머신러닝에 대한 전문 지식 없이도 머신 러닝 모델을 개발할 수 있는 Visual, No-Code, AutoML tool인 Amazon SageMaker Canvas를 소개합니다. Amazon SageMaker Canvas가 제공하는 기능들과 SageMaker Canvas를 활용해서 해결할 수 있는 머신 러닝 문제 유형들이 무엇인지 살펴보고, SageMaker Canvas 사용법을 데모로 보여 드립니다.
Case 1
Amazon SageMaker로 딥 러닝 기반 이미지 검색 서비스 만들기 - 개념 및 원리
1hr
Amazon SageMaker의 BYOM(Bring Your Own Model) 기능을 이용해서 이미 학습된 머신 러닝 또는 딥 러닝 모델을 재학습 시켜서 머신 러닝 애플케이션을 만드는 방법을 설명합니다. 특히, TensorFlow ResNet 모델을 이용해서 이미지 검색 서비스를 구축하는 방법을 데모로 보여 드립니다.
Case 2
Amazon SageMaker로 딥 러닝 기반 이미지 검색 서비스 만들기 - 구현 예제
15min
Amazon SageMaker와 Amazon OpenSearch Service (successor to Amazon Elasticsearch Services)를 사용해서 Deep Learning 모델로 이미지를 분석하고, 검색할 수 있는 서비스를 만드는 방법을 소개해드립니다. 이 세션을 통해서 이미 학습된 모델(Pre-trained Model)을 가지고 이미지를 분석 및 검색 서비스를 구축할 수 있는 방법을 배울 수 있습니다.
Case 3
클릭 몇 번만으로 ChatGPT 같은 생성 AI (Generative AI) 모델 만들기
35min
Amazon SageMaker에서 제공한 No/Low-Code ML 서비스를 이용해서 자신만의 ChatGPT 서비스를 만드는 방법을 소개합니다. 머신 러닝에 대한 전문 지식이 없더라도 Pre-training된 GPT 모델을 재학습 시켜서 여러분만의 모델을 만들고, SageMaker Inference를 이용해서 ML 서비스를 구축하는 방법을 소개합니다.