¹Ù·Î°¡±â ¸Þ´º


½´ÆÛÆ®·¢ÀÇ ±³À° °úÁ¤°ú ÀÏÁ¤ ±×¸®°í Àå¼Ò¸¦
¾Æ·¡ ÀÏÁ¤¿¡¼­ È®ÀÎÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

°úÁ¤¸íÀ» Ŭ¸¯ÇϽøé ÇØ´ç °úÁ¤¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³¸¦ º¸½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

[¸¶°¨/¿Â¶óÀÎ] AWS ±â¹Ý ¸Ó½Å·¯´× ¿î¿µ(MLOps Engineering on AWS)
¼ö°­·á 1,320,000¿ø (VAT Æ÷ÇÔ)
±³À° ÀÏÀÚ 2022-04-27
±³À° Àå¼Ò ½Ç½Ã°£ ¿Â¶óÀÎ ±³À°(VILT)
±³À° ±â°£ 3ÀÏ
±³À° ±â°£ »ó¼¼ 2022-04-27~2022-04-29
±³À° ½Ã°£ 09:30~17:30
¼ö°­°¡´ÉÀοø 0 ¸í ³²¾Ò½À´Ï´Ù.
½ºÅ©·¦Çϱâ
 

¡Ø ÇØ´ç °úÁ¤Àº ½Ç½Ã°£ ¿Â¶óÀÎ ±³À°(V-ILT)À¸·Î ZoomÀ» ÅëÇØ ÁøÇàµÉ ¿¹Á¤ÀÔ´Ï´Ù.

¡Ø ¿Â¶óÀÎ ±³À°¿¡ ´ëÇÑ »ó¼¼ ³»¿ëÀº °øÁö»çÇ× [Äڷγª19 ¿¹¹æÀ» À§ÇÑ ¿Â¶óÀÎ ±³À° ÁøÇà ¾È³»(Ŭ¸¯)]¸¦ Âü°íÇϽñ⠹ٶø´Ï´Ù.


AWS ±â¹Ý ¸Ó½Å·¯´× ¿î¿µ(MLOps Engineering on AWS)

°úÁ¤ ¼Ò°³

ÀÌ °úÁ¤Àº ±â°è ÇнÀ ¸ðµ¨À» ±¸Ãà, ÈÆ·Ã ¹× ¹èÆ÷Çϱâ À§ÇØ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß¿¡¼­ ³Î¸® »ç¿ëµÇ´Â DevOps ¹æ½ÄÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î È®ÀåµË´Ï´Ù. ÀÌ °úÁ¤¿¡¼­´Â ¼º°øÀûÀÎ ±â°è ÇнÀ ¹èÆ÷¸¦ À§ÇØ µ¥ÀÌÅÍ, ¸ðµ¨ ¹× ÄÚµåÀÇ Á߿伺À» °­Á¶ÇÕ´Ï´Ù. µ¥ÀÌÅÍ ¿£Áö´Ï¾î, µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ðƼ½ºÆ®, ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ßÀÚ, ¿î¿µ °£ÀÇ ÀÌ°ü°ú °ü·ÃµÈ °úÁ¦µéÀ» ÇØ°áÇÏ´Â µ¥ µµ±¸, ÀÚµ¿È­, ÇÁ·Î¼¼½º, ÆÀ¿öÅ©¸¦ »ç¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» º¸¿©ÁÝ´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ ÀÌ °úÁ¤¿¡¼­´Â ÇÁ·Î´ö¼Ç¿¡¼­ ¸ðµ¨ ¿¹ÃøÀÌ ÇÕÀÇµÈ ÇÙ½É ¼º°ú ÁöÇ¥¸¦ ¹þ¾î³ª±â ½ÃÀÛÇÏ´ÂÁö ¸ð´ÏÅ͸µÇÏ°í Á¶Ä¡¸¦ ÃëÇϱâ À§ÇÑ µµ±¸ ¹× ÇÁ·Î¼¼½ºÀÇ »ç¿ë¿¡ ´ëÇؼ­µµ ³íÀÇÇÕ´Ï´Ù.

°úÁ¤ ¸ñÇ¥

±â°è ÇнÀ ¿î¿µÀ» ¼³¸í

DevOps¿Í MLOpsÀÇ ÁÖ¿ä Â÷ÀÌÁ¡ ÀÌÇØ

±â°è ÇнÀ ¿öÅ©Ç÷Π¼³¸í

MLOps¿¡¼­ Ä¿¹Â´ÏÄÉÀ̼ÇÀÇ Á߿伺 ³íÀÇ

±â°è ÇнÀ ¿öÅ©Ç÷ΠÀÚµ¿È­¸¦ À§ÇÑ ¿£µå Åõ ¿£µå ¿É¼Ç ¼³¸í

MLOps ÀÚµ¿È­¸¦ À§ÇÑ ÁÖ¿ä Amazon SageMaker ±â´É ³ª¿­

¸ðµ¨À» ºôµå, ÈÆ·Ã, Å×½ºÆ® ¹× ¹èÆ÷ÇÏ´Â ÀÚµ¿È­µÈ ±â°è ÇнÀ ÇÁ·Î¼¼½º ±¸Ãà

¸ðµ¨ ÄÚµå º¯°æ¿¡ µû¶ó ¸ðµ¨À» ´Ù½Ã ÈƷýÃÅ°´Â ÀÚµ¿È­µÈ ±â°è ÇнÀ ÇÁ·Î¼¼½º ±¸Ãà

¹èÆ÷ ÇÁ·Î¼¼½ºÀÇ ¿ä¼Ò ¹× Áß¿ä ´Ü°è¸¦ ÆľǠ

¸ðµ¨ ÆÐÅ°Áö¿¡ Æ÷ÇÔÇÒ ¼ö ÀÖ´Â Ç׸ñ°ú ÈÆ·Ã ¶Ç´Â Ãß·Ð ½Ã ÀÌ Ç׸ñÀÇ »ç¿ë¹ýÀ» ¼³¸í 

±â°è ÇнÀ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ¹× ±âº» Á¦°ø ¾Ë°í¸®Áò ¶Ç´Â ÀÚü ¸ðµ¨¿¡ ´ëÇÑ Áö¿øÀ» Æ÷ÇÔÇÑ ¹èÆ÷¿ë ¸ðµ¨ ¼±ÅÃÀ» À§ÇÑ Amazon SageMaker ¿É¼ÇÀ» ÆľǠ

±â°è ÇнÀÀÇ È®Àå°ú ´Ù¸¥ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ÇÀÇ È®ÀåÀ» ±¸º°

Ã߷п¡ ´ëÇÑ ´Ù¾çÇÑ Á¢±Ù ¹æ½ÄÀ» »ç¿ëÇØ¾ß ÇÏ´Â ½Ã±â¸¦ °áÁ¤

¹èÆ÷ Àü·«, ÀÌÁ¡, °úÁ¦ ¹× ÀϹÝÀûÀÎ »ç¿ë »ç·Ê¸¦ ³íÀÇ

¿§Áö µð¹ÙÀ̽º¿¡ ±â°è ÇнÀÀ» ¹èÆ÷ÇÒ ¶§ÀÇ °úÁ¦¸¦ ¼³¸í

¹èÆ÷ ¹× Ã߷аú °ü·ÃµÈ Áß¿äÇÑ Amazon SageMaker ±â´ÉÀ» ÀνÄ

¸ð´ÏÅ͸µÀÌ Áß¿äÇÑ ÀÌÀ¯¸¦ ¼³¸í

±âº» ÀÔ·Â µ¥ÀÌÅÍ¿¡¼­ µ¥ÀÌÅÍ µå¸®ÇÁÆ®¸¦ °¨Áö

±â°è ÇнÀ ¸ðµ¨¿¡¼­ ÆíÇâÀ» ¸ð´ÏÅ͸µÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ½Ã¿¬

¸ðµ¨ ¸®¼Ò½º ¼Òºñ ¹× ´ë±â ½Ã°£À» ¸ð´ÏÅ͸µÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼³¸í

ÇÁ·Î´ö¼Ç¿¡¼­ ¸ðµ¨ °á°ú¿¡ ´ëÇÑ HITL(Human-in-the-Loop) °ËÅ並 ÅëÇÕÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ³íÀÇ 

±³À° ´ë»ó

DevOps ¿£Áö´Ï¾î

¸Ó½Å·¯´× ¿£Áö´Ï¾î

¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ ¿î¿µÀ» ´ã´çÇÏ´Â °³¹ßÀÚ/¿î¿µÀÚ

»çÀü Á¶°Ç

AWS Technical Essentials °úÁ¤ À̼ö ¶Ç´Â µ¿µî ¼öÁØÀÇ Áö½Ä

DevOps Engineering on AWS °úÁ¤ À̼ö ¶Ç´Â µ¿µî ¼öÁØÀÇ Áö½Ä 

±³À° ÁøÇà ¹æ½Ä

°­ÀÇ ¹× ½Ç½À ±³À°

Áغñ¹°

Wi-Fi °¡´ÉÇÑ °³ÀÎ ³ëÆ®ºÏ ÄÄÇ»ÅÍ (ÅÂºí¸´ PC ºÒ°¡)

Áö¿ø ºê¶ó¿ìÀú : Å©·Ò, ÆÄÀ̾îÆø½º

°³ÀÎ ¹æÈ­º®ÀÌ ¼³Á¤µÇ¾î ÀÖ´Â °æ¿ì ºñÈ°¼ºÈ­½ÃÅ°°Å³ª SSH(20), RDP(3389), HTTP/S(80,443) µîÀÇ Æ÷Æ®·Î Åë½ÅÀÌ °¡´ÉÇØ¾ß ÇÕ´Ï´Ù.

±â°£

3ÀÏ

°úÁ¤ °³¿ä

Day 1 Day 2 Day 3

±â°è ÇнÀ ¿î¿µ

MLOpsÀÇ ¸ñÇ¥

Ä¿¹Â´ÏÄÉÀ̼Ç

DevOps¿¡¼­ MLOps±îÁö

±â°è ÇнÀ ¿öÅ©Ç÷Î

¹üÀ§

±â°è ÇнÀ ¿öÅ©Ç÷ο¡ ´ëÇÑ MLOps °üÁ¡

MLOps »ç·Ê

±â°è ÇнÀ ¸ðµ¨ ±¸Ãà, ÈÆ·Ã ¹× Æò°¡ ¼Ò°³

MLOps º¸¾È

ÀÚµ¿È­

Apache Airflow

MLOps¸¦ À§ÇÑ Kubernetes ÅëÇÕ

MLOps¸¦ À§ÇÑ Amazon SageMaker

½Ç½À: ±âÁ¸ º¸À¯ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» MLOps ÆÄÀÌÇÁ¶óÀο¡ °¡Á®¿À±â

µ¥¸ð: Amazon SageMaker

±â°è ÇнÀ ¸ðµ¨ ±¸Ãà, ÈÆ·Ã ¹× Æò°¡ ¼Ò°³

½Ç½À: AWS CodeBuild¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ±â°è ÇнÀ ¸ðµ¨ ÄÚµù ¹× Á¦°ø

È°µ¿: MLOps ½ÇÇà °èȹ ¿öÅ©ºÏ 

¹èÆ÷ ÀÛ¾÷ ¼Ò°³

¸ðµ¨ ÆÐŰ¡

Ãß·Ð

½Ç½À: ¸ðµ¨À» ÇÁ·Î´ö¼Ç¿¡ ¹èÆ÷

SageMaker ÇÁ·Î´ö¼Ç º¯Çü

¹èÆ÷ Àü·«

¿§Áö¿¡ ¹èÆ÷

½Ç½À: A/B Å×½ºÆ® ¼öÇà

È°µ¿: MLOps ½ÇÇà °èȹ ¿öÅ©ºÏ

½Ç½À: ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ¹®Á¦ ÇØ°á

¸ð´ÏÅ͸µÀÇ Á߿伺

¼³°è¿¡ ÀÇÇÑ ¸ð´ÏÅ͸µ

½Ç½À: ±â°è ÇнÀ ¸ðµ¨ ¸ð´ÏÅ͸µ

HITL(Human-in-the-Loop)

Amazon SageMaker Model Monitor

µ¥¸ð: Amazon SageMaker Pipelines, Model Monitor, Model Registry ¹× Feature Store

¹®Á¦ ÇØ°á

È°µ¿: MLOps ½ÇÇà °èȹ ¿öÅ©ºÏ

°úÁ¤ ³»¿ëÀº AWS Global Training Program ±âÁØÀ¸·Î ±¹°¡ ¹× ¾ð¾î¿¡ µû¶ó ³»¿ëÀÌ Á¶±Ý¾¿ ´Ù¸¦ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.