Building Transformer Based Natural Language Processing (트랜스포머기반 자연어 처리 시스템 구축)
- 교육시간
- 1일, 8시간
- 레벨
- 기술-중급
- 언어
- 한국어,영어
- 주제
- Deep Learning
- 기술
- PyTorch, pandas, NVIDIA NeMo™, NVIDIA Triton™ Inference Server
과정정보
트랜스포머기반 자연어 처리 시스템 구축 (NLP) 작업에 적용하고 미세 조정하는 방법을 알아봅니다. 이 과정에서는 다음을 수행합니다.
- PyTorch에서 Transformer 신경망 구성
- BERT를 사용하여 명명된 엔터티 인식(NER) 애플리케이션 구축
- ONNX 및 TensorRT를 사용하여 NER 애플리케이션을 Triton 추론 서버에 배포
이 과정을 마치면 Transformer 기반 모델의 작업에 구애받지 않는 응용 프로그램에 능숙해질 수 있습니다.
과정 세부 조건
Python 코딩 및 라이브러리 함수 및 매개변수 사용 경험
- TensorFlow, PyTorch 또는 Keras 등의 딥 러닝 프레임워크에 대한 기본적인 이해
- 뉴럴 네트워크에 대한 기본적인 이해
| 평가유형 | 하드웨어 요구 사항 | 인증서 |
|---|---|---|
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· 기술 기반 코딩 평가는 대화형 AI 애플리케이션을 구축하는 능력을 평가합니다. · 객관식 문제는 수업에서 제시된 대화형 AI 개념에 대한 이해도를 평가합니다. |
최신 버전의 Chrome 또는 Firefox를 실행할 수 있는 데스크톱 또는 노트북, 컴퓨터를 준비한 참가자에게는 클라우드 상에서 완전하게 구성된 GPU 가속 서버에 접근할 수 있는 전용 권한이 주어집니다. | 평가를 성공적으로 완료한 참가자는 관련 분야에 대한 역량을 인정 받고, 전문적 커리어 성장을 지원하는 NVIDIA DLI 인증서를 받게 됩니다. |
DLI 교육 시청방법
- 교육 문의
- 결제 및 교육 크레딧 발급
- 강의 시청
- 평가 및 자격증 발급
| 온라인 | 모든 온라인 교육은 ZOOM 프로그램으로 진행됩니다. |
|---|---|
| 오프라인 |
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- - 수업 녹화 진행 어려우며, 불참시 녹화본은 따로 제공 되지 않습니다.
- - 교육 자료는 교육 당일 별도 안내를 통해 확인하실 수 있습니다. (교육 참석자에 한해 제공)
- - 모든 강의는 교육 크레딧 PO(발주) 진행된 이후에는 불가합니다.
이번 강의의 학습목표는 무엇인가요?
- NLP 애플리케이션을 위한 현대 LLM의 기본 구성 요소로 변환기가 사용되는 방식
- BERT, Megatron 및 기타 LLM 변형의 변압기 아키텍처를 개선하여 뛰어난 NLP 결과를 얻는 자체 감독 방식
- 텍스트 분류, 명명된 엔터티 인식(NER), 질의 응답 등 여러 NLP 작업을 해결하기 위해 사전 학습된 최신 LLM 모델을 활용하는 방법
- 텍스트 분류, NER, 질의응답 등 다양한 작업을 해결하기 위해 사전 훈련된 최신 NLP 모델을 활용합니다.
- 추론 과제를 관리하고 실시간 애플리케이션을 위한 정제된 모델을 배포합니다.
과정 개요
수업 일정 안내로, 강사와 상의하여 세션에 가장 적합한 일정을 정하시기 바랍니다.
| 소개 (15분) |
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| 트랜스포머 소개 |
변압기 아키텍처가 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보세요.
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| 휴식 (1시간) | |
| 자기 감독, BERT 및 그 이상 |
NVIDIA NeMo를 사용하여 구체적인 NLP 작업에 자체 감독형 변압기 기반 모델을 적용하는 방법을 알아보세요.
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| 휴식 (15분) | |
| NLP를 위한 추론 및 배포 |
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| 최종 검토 |
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자주 묻는 질문
- NVIDIA Developer Program 계정이 없는 경우 교육 시작 전 미리 가입해 주시기 바랍니다. (가입 필수 / 계정 생성 바로가기)
- 교육 후에 제공되는 모든 DLI 교육 자료는 본 계정을 통해 접속하실 수 있습니다.
- 참고 : 교육 자료는 교육 당일 별도 안내를 통해 확인하실 수 있습니다. (교육 참석자에 한해 제공됩니다.)
- 복습은 교육이 끝난 후 https://courses.nvidia.com/dashboard에서 6개월 동안 제공됩니다.
유의사항
- 환불 안내 : 교육 크레딧 PO(발주) 진행된 이후에는 불가합니다.
-
교육 네트워크 환경 : 최소 다운스트림 1 Mbps 속도가 필요하며, 5Mbps가 권장됩니다.
워크숍 중에 오디오/비디오를 정상적으로 스트리밍 할 수 있으며, 깜빡거림 또는 지연을 방지할 수 있습니다.
- 수업 녹화 진행 어려우며, 불참시 녹화본은 따로 제공 되지 않습니다.
- 관련 문의는 리더스시스템즈 교육 문의하기로 부탁드립니다.
리더스시스템즈 NVIDIA Deep Learning Institute(DLI) 딥러닝 교육 및 트레이닝
리더스시스템즈는 NVIDIA Deep Learning Institute(DLI) 공인 교육 파트너로서, 최신 GPU 환경과 전문 강사진을 기반으로 체계적인 AI·딥러닝 트레이닝을 제공합니다. 산업별 요구에 최적화된 실무 중심 교육과 글로벌 표준 인증 과정을 통해 조직의 AI 역량을 빠르게 강화하며, 교육 이후 실제 프로젝트 적용까지 연계되는 완성도 높은 기술 지원 체계를 제공합니다. NVIDIA의 최신 기술 교육을 활용하여 AI, 데이터 과학, 가속 컴퓨팅 등의 분야에서 수요가 많은 기술, 실무 경험, 전문 지식을 얻으세요.
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- DLI 공인 인증 강사진 보유
- NVIDIA 공식 수료 인증 발급
- 교육–컨설팅 연계 지원 체계 보유
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#기초 과정 #Accelerated ComputingNVIDIA DLI 인증 교육 CUDA C/C++를 사용한 가속 컴퓨팅 기초 Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++CUDA 기반의 초병렬 GPU에서 실행되도록 C/C++ 애플리케이션을 가속화하는 기본 도구와 기법을 설명합니다.
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#Generative AI/LLMsNVIDIA DLI 인증 교육 생성형 AI와 분산형 모델 Generative AI with Diffusion Models컴퓨팅 성능과 과학 이론의 발전 덕분에 생성 AI는 그 어느 때보다 쉽게 활용될 수 있습니다. 본 과정에서는 텍스트-이미지 파이프라인에 널리 사용되는 디노이징 확산 모델에 대해 심층적으로 살펴봅니다.
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#중급 과정 #Data ScienceNVIDIA DLI 인증 교육 가속 데이터 사이언스의 기초 Fundamentals of Accelerated Data Science데이터 과학은 조직이 데이터를 귀중한 자원으로 활용하여 더욱 현명한 의사 결정, 운영 개선, 그리고 고객 경험 향상으로 이어질 수 있도록 지원합니다.