오프라인 이벤트

Red Hat AI 로드쇼

2025년 1월 1일~2025년 12월 31일 | 안전하고 비용 효율적인 AI 솔루션을 어디서나 규모에 맞게 개발할 수 있는 방법을 보여주는 핸즈온 워크숍입니다.

이벤트 소개

반나절 동안 진행되는 체험형 워크숍인 Red Hat AI 로드쇼는 하이브리드 클라우드 전반에서 확장되는 AI 기반 애플리케이션의 가치 창출 시간을 가속화하는 방법에 대한 인사이트를 제공합니다. 따라서 생성형 AI, 예측 AI 등 엔터프라이즈 수준의 AI로 팀 생산성을 강화하고 고객 경험을 향상하며 혁신을 촉진하는 방법을 확인할 수 있습니다. 또한 AI 이니셔티브가 비즈니스에 미치는 영향을 측정하는 방법도 살펴볼 수 있습니다. 

로드쇼의 일환으로 참석자는 AI 모델을 빌드하고, 학습시키고, 배포한 뒤 이를 핸즈온 랩에서 애플리케이션에 통합해 봅니다. 이를 통해 아이디어를 정확한 모델로 빌드해 프로덕션 레디 애플리케이션으로 발전시키는 경험을 하게 됩니다.

예정된 이벤트

미주리주 세인트루이스

콜로라도주 덴버

New York, NY

뉴욕주 뉴욕시

과거 이벤트

버지니아주 맥클린

2025년 2월 25일

홍콩

2025년 2월 27일

인도 뭄바이

2025년 3월 5일

인도 델리

2025년 3월 6일

뉴욕주 뉴욕시

2025년 3월 6일

온타리오주 토론토

2025년 3월 6일

조지아주 애틀랜타

2025년 3월 13일

베트남 하노이

2025년 3월 13일

뉴질랜드 오클랜드

2025년 3월 18일

뉴질랜드 웰링턴

2025년 3월 20일

중국 라이브스트림

2025년 3월 27일

홍콩

2025년 3월 27일

인도네시아 자카르타

2025년 4월 15일

대한민국 서울

2025년 4월 21~25일

싱가포르

2025년 4월 25일

미국 시카고

2025년 4월 29일

미국 디트로이트

2025년 4월 30일

베트남 호찌민시

2025년 5월 6~8일

미국 보스턴

2025년 6월 17일

오타와

워싱턴 D.C.

애리조나주 스코츠데일

캘리포니아주 산타클라라

노스캐롤라이나주 롤리

메릴랜드주 벨캠프

매사추세츠주 보스턴

캘리포니아주 새크라멘토

온타리오주 토론토

텍사스주 휴스턴

이벤트에서 배울 내용

AI/ML을 기존 기술 인프라에 통합하고자 하는 팀은 이 워크숍에서 여러 기회를 통해 다음과 같이 그에 필요한 내용들을 배울 수 있습니다.

  • 안전하고 확장 가능한 AI 기반 애플리케이션을 빌드하고 그러한 애플리케이션이 비즈니스에 미치는 영향을 보여주는 데 필요한 사항
  • 기업이 생성형 AI를 전략적 동력으로 사용하는 실제 사례
  • Red Hat AI가 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 AI 혁신을 가속화하고 AI 솔루션의 개발 및 제공에 따른 운영 비용을 절감하는 방법
  • 일관되고 신속하며 비용 효율적인 추론을 확보하는 방법
  • 모델을 비공개 엔터프라이즈 데이터에 맞게 조정하는 이유와 방법
  • 에이전틱(Agentic) AI를 통한 혁신
  • 기타 일반적인 AI 장애물에 대한 접근 방식: AI 안전 및 보안, 내부 사용자를 위한 비공개 모델 서빙, AI 가치 측정
  • MLOps 플랫폼 작업 직접 해 보기: 다양한 모델 유형을 빌드하고 학습시키고 이를 프론트엔드 애플리케이션에 통합하여 새로운 기능을 생성한 뒤 사용자로서 애플리케이션을 테스트합니다. AI 관련 경험이 없어도 됩니다.

참석 대상

  • AI 엔지니어
  • 데이터 엔지니어
  • 데이터 사이언티스트
  • ML 엔지니어
  • IT 의사 결정자
  • IT 책임자
  • 인프라 아키텍트
  • 인프라 전문가
  • 엔터프라이즈 아키텍트
  • 개발자
  • 애플리케이션 아키텍트
  • 엔터프라이즈 아키텍트
  • 개발 팀장

사전 숙지 사항

핸즈온 랩에 참여하는 운영 팀, 개발자, 데이터 사이언스 실무자 등은 다음 툴과 지식을 갖추고 있어야 합니다. 

  • Firefox 또는 Chrome 웹 브라우저가 탑재된 Windows, MacOS, Linux가 실행되는 노트북 컴퓨터
  • 엔트리급 쿠버네티스 개념
  • Linux 컨테이너(예: Docker, CRI-O 등)에 대한 일반적인 이해
  • AI 용어(예: 머신 러닝, 딥러닝, 파운데이션 모델 등)에 대한 일반적인 지식
  • AI 관련 경험이 없어도 됩니다.

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