주요 컨텐츠로 이동

Generative AI Engineering with Databricks - Korean

이 과정은 Data Scientists, 머신러닝 엔지니어 및 가장 인기 있는 최신 프레임워크와 Databricks 기능을 사용하여 제너레이티브 AI 애플리케이션을 구축하려는 기타 데이터 실무자를 대상으로 합니다. 

아래에서는 이 과정에 포함된 4시간짜리 4개의 모듈에 대해 각각 설명합니다.

Generative AI Solution Development: 검색 증강 생성(RAG) 방식을 사용하는 문맥 생성 AI 솔루션에 대해 소개합니다. 먼저 RAG 아키텍처와 Mosaic AI Playground를 사용한 문맥 정보의 중요성에 대해 소개합니다. 다음으로, 생성형 AI 솔루션을 위해 데이터를 준비하는 방법과 이 과정을 RAG 아키텍처 구축과 연결하는 방법을 보여드립니다. 마지막으로 컨텍스트 임베딩, 벡터, 벡터 데이터베이스, Mosaic AI Vector Search의 활용과 관련된 개념을 살펴봅니다.

Generative AI Application Development: 다단계 추론 LLM 체인과 에이전트를 사용해 고급 LLM 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 정보와 실무 경험을 쌓을 준비가 되셨나요? 이 모듈에서는 먼저 문제를 구성 요소로 분해하고 각 단계에 가장 적합한 모델을 선택해 비즈니스 사용 사례를 개선하는 방법을 배웁니다. 그 다음에는 LangChain과 HuggingFace 트랜스포머를 활용해 다단계 추론 체인을 구축하는 방법을 보여드리겠습니다. 마지막으로 에이전트를 소개하고 Databricks에서 생성 모델을 사용해 자율 에이전트를 설계합니다.

Generative AI Application Evaluation and Governance: 제너레이티브 AI 시스템 평가 및 거버넌스에 대한 소개입니다. 먼저 평가 및 거버넌스/보안 시스템 구축의 의미와 동기를 살펴봅니다. 다음으로, 평가 및 거버넌스 시스템을 Databricks Data Intelligence Platform에 연결합니다. 셋째, 특정 구성 요소와 애플리케이션 유형에 대한 다양한 평가 기법에 대해 알려드립니다. 마지막으로, 성능과 비용 측면에서 전체 AI 시스템을 평가하는 분석으로 과정을 마무리합니다.

Generative AI Application Deployment and Monitoring: 제너레이티브 AI 애플리케이션을 배포, 운영, 모니터링하는 방법을 배울 준비가 되셨나요? 이 모듈에서는 Model Serving과 같은 도구를 사용하여 제너레이티브 AI 애플리케이션을 배포하는 기술을 습득할 수 있습니다. 또한 모범 사례와 권장 아키텍처에 따라 제너레이티브 AI 애플리케이션을 운영하는 방법도 다룹니다. 마지막으로 Lakehouse Monitoring을 사용하여 제너레이티브 AI 애플리케이션과 그 구성 요소를 모니터링하는 방법에 대해 설명합니다.


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level
Associate
Duration
16h
Prerequisites
Python 중급 경험 머신 러닝 및 딥러닝에 대한 실무 지식이 있으면 도움이 됩니다.

Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
Jul 10 - 11
09 AM - 05 PM (Asia/Seoul)
Korean
$1500.00

Public Class Registration

If your company has purchased success credits or has a learning subscription, please fill out the Training Request form. Otherwise, you can register below.

Private Class Request

If your company is interested in private training, please submit a request.

See all our registration options

Registration options

Databricks has a delivery method for wherever you are on your learning journey

Runtime

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

Register now

Instructors

Instructor-Led

Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

Register now

Learning

Blended Learning

Self-paced and weekly instructor-led sessions for every style of learner to optimize course completion and knowledge retention. Go to Subscriptions Catalog tab to purchase

Purchase now

Scale

Skills@Scale

Comprehensive training offering for large scale customers that includes learning elements for every style of learning. Inquire with your account executive for details

Upcoming Public Classes

Data Analyst

Data Analysis with Databricks - Korean

이 교육 과정에서는 Databricks SQL에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. 학습자는 데이터를 수집하고, 쿼리를 작성하고, 시각화 및 대시보드를 만들고, 알림을 구성합니다. 이 과정을 통해 Databricks 공인 데이터 분석가 자격증 시험을 준비할 수 있습니다.이 과정은 4시간짜리 두 개의 모듈로 구성됩니다.

 

SQL Analytics on Databricks

이 과정에서는 Databricks SQL에 특히 초점을 맞춰 Databricks를 사용하여 데이터 분석을 효과적으로 수행하는 방법을 학습합니다. Databricks 데이터 애널리스트로서 귀하의 책임에는 관련 데이터를 찾고, 잠재적인 응용 프로그램을 위해 데이터를 분석하고, 귀중한 비즈니스 통찰력을 제공하는 형식으로 데이터를 변환하는 것이 포함됩니다. 

또한 Databricks Data Intelligence Platform에서 Notebooks, SQL Editor, Databricks SQL과 같은 도구를 사용하여 데이터 객체를 관리하는 역할과 이를 조작하는 방법을 이해하게 됩니다. 

또한, 데이터 자산과 전반적인 플랫폼을 관리하는 데 있어 Unity Catalog의 중요성에 대해서도 알아봅니다. 마지막으로, 이 과정에서는 Databricks가 어떻게 성능 최적화를 용이하게 하는지에 대한 개요를 제공하고, Databricks에서 SQL 분석을 실행할 때 내부적으로 발생하는 프로세스를 이해하기 위해 Query Insights에 액세스하는 방법을 알려드립니다.

AI/BI for Data Analysts

이 과정에서는 비즈니스 인텔리전스 요구 사항을 충족하기 위해 Databricks가 제공하는 기능을 사용하는 방법을 알아봅니다. AI/BI 대시보드 및 AI/BI Genie. Databricks 데이터 애널리스트는 플랫폼 내에서 AI/BI 대시보드와 AI/BI Genie Spaces를 만들고, 이해 관계자와 필수 당사자가 이러한 자산에 액세스하는 것을 관리하고, 자산이 수명 동안 편집, 새로 고침 또는 폐기될 때 이러한 자산을 유지 관리하는 태스크를 맡게 됩니다. 이 과정에서는 참가자에게 비즈니스 통찰력을 위한 대시보드를 디자인하는 방법, 이를 공동 작업자 및 이해관계자와 공유하는 방법, 플랫폼 내에서 해당 자산을 유지하는 방법을 교육합니다. 참가자는 또한 Databricks Data Intelligence Engine을 기반으로 하는 AI/BI Genie Spaces를 활용하여 셀프 서비스 분석을 지원하는 방법을 배웁니다.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Paid
8h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.