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강의 개요 및 목표 이 강의는 인공지능 기초 개념부터 최신 TensorFlow 플랫폼을 통한 모델 구축, 의료 영상 및 빅데이터 통합 응용, 그리고 Visual Studio Code(이하 VSCode)를 활용한 리눅스 기반 개발 환경 구축 방법을 다룹니다.총 강의 시간: 15시간주요 목표: 각 섹션은 관련 예제 코드와 실전 사례, 표 및 인용 링크를 통해 구체적으로 설명됩니다. 1. 인공지능 기초 이해…

1. 강의 개요 이 강의는 Google Cloud Platform(GCP) 환경에서 컨테이너 이미지를 관리하고, Kubernetes 클러스터를 생성하여 실제 애플리케이션(예: 파이썬 Flask 앱)을 배포하고 스케일링하는 방법을 다룹니다. 학습자는 기본 개념부터 실습까지 단계별로 배워나가며, 다음과 같은 주요 목표를 달성하게 됩니다. 강의 시간별 세부 계획 강의는 15시간을 6개 모듈로 분할하여 진행합니다. 각 모듈별 필수 실습 과제 및 예상 문제 상황은…

1. 강의 계획 15시간 전체 강의계획표: 일자 주제 이론 시간 실습 시간 1일차 분산 컴퓨팅 및 병렬 처리 개요 2시간 4시간 2일차 GCP 환경 설정 및 Dataflow 기초 1시간 5시간 3일차 PySpark 및 Dataproc 사용법 2시간 4시간 4일차 대용량 데이터 처리 아키텍처 이해 1시간 5시간 5일차 클러스터 운영 최적화 및 고급 기능 1시간 4시간 2.…

1. 교육 개요 및 커리큘럼 구성 1.1 교육 목표 및 대상 이 강의는 개발 배경이 없는 초보자에게 Tableau의 기본 원리와 빅데이터 시각화 기법, 그리고 실전 데이터 분석 리포트 작성을 통해 데이터 기반 의사결정을 지원하는 방법을 전달하는 것이 목적으로 합니다. 1.2 커리큘럼 시간 배분 국내 주요 IT 교육기관의 Tableau 입문 과정은 **이론 40%**와 **실습 60%**의 비율로…

강의 개요 목표:이 강의 노트는 Google Cloud Platform(GCP)을 활용하여 대용량 데이터를 실무적으로 처리하는 기술에 대해 배우고자 하는 초보자들을 대상으로 합니다. 강의 시간은 총 15시간(3일 과정)으로, 이론 강의와 실습이 균형 있게 배분됩니다.시간 분배: 날짜 시간 세부 내용 1일차 09:00 – 12:00 GCP 기본 서비스 및 아키텍처 개요 (40% 이론) 12:00 – 13:00 점심시간 13:00 – 17:00…

15시간 커리큘럼 로드맵 시간 주제 세부 학습 목표 1시간 GCP 및 빅데이터 개요 GCP의 기본 구성 요소와 빅데이터 처리의 필요성 이해 4시간 GCP 기반 빅데이터 아키텍처 Cloud Storage, BigQuery, Dataflow 등의 기능과 역할 이해 3시간 GCP 분석 알고리즘 Vertex AI와 AutoML Tables을 통한 머신러닝 모델 개발 3시간 GCP 실시간 처리 기술 Dataflow와 스트리밍 파이프라인 구성…