AI253

Creating Machine Learning Models with Python and Red Hat OpenShift AI

개요

교육 과정 개요

Python 프로그래밍, 머신 러닝 개념, Red Hat OpenShift AI를 사용하여 ML 모델을 학습시키는 방법을 소개합니다.

Python은 시스템 관리자, 데이터 과학자, 개발자가 애플리케이션을 만들고, 통계 분석을 수행하고, AI/ML 모델을 학습시키는 데 널리 사용하는 프로그래밍 언어입니다. 이 교육 과정에서는 수강생에게 Python 언어를 소개하고 기본적인 머신 러닝 개념과 다양한 유형의 머신 러닝을 가르칩니다. 이 교육 과정에서 수강생은 핸즈온 경험을 통해 Red Hat OpenShift AI를 사용하여 ML 모델을 학습시키고, 모델을 학습시킬 때 모범 사례를 적용하는 방법과 같은 핵심 기술을 습득할 수 있습니다.

이 교육 과정은 Python 3, RHEL 9.0, Red Hat OpenShift® 4.14, Red Hat OpenShift AI 2.8을 기반으로 합니다.

참고: 이 교육 과정은 4일간의 대면 수업 또는 5일간의 가상 수업으로 제공됩니다. 학습 기간은 제공 상황에 따라 다를 수 있습니다. 전체 교육 과정 세부 정보, 일정, 가격을 확인하려면 원하는 위치를 선택한 다음 오른쪽 메뉴에서 '시작하기'를 선택하세요.

교육 과정 내용 요약

  • Python 구문(Syntax), 기능 및 데이터 유형의 기본
  • Python 디버거(pdb)를 사용하여 Python 스크립트를 디버그하는 방법
  • 사전, 세트, 튜플, 목록과 같은 Python 데이터 구조를 사용하여 복합 데이터 처리하기
  • Python 형식의 객체 지향적 프로그래밍과 예외 처리 학습
  • Python 형식의 파일을 읽고 작성하는 방법과 JSON 데이터를 구문 분석하는 방법
  • Python에서 강력한 정규식을 사용하여 텍스트 조작하기
  • 모듈과 네임스페이스를 사용하여 대규모 Python 프로그램을 효과적으로 구성하는 방법
  • 머신 러닝 소개
  • 모델 학습
  • RHOAI로 모델 학습 향상

대상

  • Red Hat OpenShift AI를 사용하여 ML 모델을 빌드하고 학습시키고자 하는 데이터 사이언티스트 및 AI 실무자
  • AI/ML 지원 애플리케이션을 빌드하고 통합하고자 하는 개발자
  • Red Hat OpenShift AI에서 AI/ML 애플리케이션의 설치, 구성, 배포, 모니터링을 담당하는 MLOps 엔지니어

권장 교육

기술 고려 사항

  • ILT 강의실을 이용할 수 없음

교육 내용

교육 과정 내용

Python 소개 및 개발자 환경 설정

기본 Python 구문(Syntax)
Python의 기본 구문(Syntax)과 의미 체계를 살펴봅니다.
언어 구성 요소
기본 제어 흐름 기능과 연산자를 이해합니다.
컬렉션
목록, 집합, 튜플 및 사전을 사용하여 복합 데이터를 조작하는 프로그램을 작성합니다.
함수
프로그램을 구성 가능한 함수로 분해합니다.
모듈
유연성과 재사용을 위해 모듈을 사용하여 코드를 구성합니다.
Python의 클래스
클래스와 객체를 사용한 객체 지향 프로그래밍(OOP)을 살펴봅니다.
예외
예외를 사용하여 런타임 오류를 처리합니다.
입력 및 출력
파일을 읽고 쓰는 프로그램을 구현합니다.
데이터 구조
제너레이터 및 컴프리헨션과 같은 고급 데이터 구조를 사용하여 상용구 코드를 줄입니다.
JSON 구문 분석
JSON 데이터를 읽고 씁니다.
디버깅
Python 디버거(pdb)를 사용하여 Pyton 프로그램을 디버그합니다.
머신 러닝 소개
기본적인 머신 러닝 개념, 다양한 유형의 머신 러닝, 머신 러닝 워크플로우를 설명합니다.
모델 학습
기본 및 사용자 정의 워크벤치를 사용하여 모델을 학습시킵니다.
RHOAI로 모델 학습 향상
RHOAI를 사용하여 머신 러닝 및 데이터 사이언스에 모범 사례를 적용합니다.

결과

조직에 미치는 효과

  • 조직은 다양한 소스에서 방대한 양의 정보를 수집하고 저장합니다. Red Hat OpenShift AI를 통해 조직은 머신 러닝과 인공지능 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고, 추세와 패턴을 시각화하고, 향후 비즈니스 성과를 예측할 수 있는 플랫폼을 확보할 수 있습니다.

개인에게 미치는 효과

  • 이 교육 과정을 이수하면 Red Hat OpenShift AI 아키텍처의 기본 지식을 이해할 수 있습니다. 그리고 데이터 사이언스 프로젝트, 워크벤치, 데이터 연결을 사용하여 코드와 설정을 구성할 수 있습니다. 또한 Jupyter Notebook을 사용하여 대화식으로 코드를 실행하고 테스트할 수 있습니다. 이 교육 과정은 AI/ML 학습 경로의 시작점으로, AI/ML 워크플로우를 생성하고 유지 관리하는 방법을 배울 수 있습니다.

권장되는 다음 교육 과정 또는 시험