AI067

Red Hat OpenShift AI로 AI/ML 운영화하기

교육 과정 개요

• 이 무료 기술 개요에서는 현재 AI/ML 환경, AI/ML 애플리케이션 개발 및 배포와 관련된 도전 과제를 설명합니다. 또한 온디맨드 동영상 콘텐츠에서는 Red Hat OpenShift AI가 Red Hat OpenShift의 기능을 기반으로 일관된 단일 엔터프라이즈 레디(enterprise-ready) 하이브리드 AI 및 MLOps 플랫폼을 제공하는 방법을 알아봅니다.

교육 과정 내용 요약

• AI가 현재의 모습을 갖추기까지의 발전 과정
• AI/ML 환경의 진화
• Red Hat OpenShift AI 아키텍처
• Red Hat의 AI/ML 파트너 에코시스템
• 활용 사례 데모

교육 대상

• ML 모델을 구축하고 훈련하려는 데이터 사이언티스트 및 AI 실무자
• AI/ML 지원 애플리케이션을 빌드하고 통합하려는 개발자
• AI/ML 애플리케이션 설치, 구성, 배포 및 모니터링을 담당하는 MLOps 엔지니어

권장 교육 과정

• 이 기술 개요는 아무런 선행 조건 없이 이용하실 수 있습니다.

기술 고려 사항

• 해당 없음

교육 과정 내용

• 소개
• AI의 간략한 역사
• 머신 러닝이란?
• 딥러닝이란?
• AI에서 기반 모델은 어디에 적합할까요?
• 진화하는 AI/ML 환경
• MLOps 관련 도전 과제
• AI 운영화하기
• Red Hat OpenShift AI 기능
• Red Hat OpenShift AI 오픈소스 에코시스템
• Red Hat OpenShift AI 아키텍처
• Red Hat OpenShift AI 파트너 에코시스템
• 데모: 보험금 청구 프로세스 개선
• 데모: 연결 및 설정
• 데모: LLM을 이용한 작업
• 데모: 이미지 처리
• Red Hat OpenShift AI에 대한 훈련을 계속하는 방법

권장되는 다음 교육 과정 또는 시험

• Development and Deploying AI/ML Applications on Red Hat OpenShift AI(AI267)