연구교육과정
최근 빅데이터 활용 및 AI 모델의 고도화로 인해 AI 모델 개발 및 운영의 복잡성이 증가함에 따라 MLOps를 통해 AI 모델의 최적화 및 효율적인 운영을 구현하는 것이 중요하므로, AI 모델의 개발단계부터 배포단계까지 적극적으로 MLOps를 활용하여 전 과정에 효율성을 증대시키는 것을 목적으로 합니다.
연구교육과정
연구교육과정
분산 딥러닝으로 개발된 모델들에 대해 이해하고 활용할 수 있으며, 기존의 AI 모델을 분산 딥러닝을 통해 scalable 하게 만들어 효율화 하고 성능을 높일 수 있다.
개설학기: 2024년 1학기, 2025년 1학기, 2026년 1학기
개설학과: 단국대학교 일반대학원 인공지능융합학과
MLOps 프로세스와 관련된 도구, 기술 및 방법론을 학습 및 이를 통해 AI 모델의 생산성과 유지보수성을 높이고, 확장성을 향상시켜 빅데이터 처리와 모델 배포를 가능케 하는 능력을 함양.
개설학기: 2024년 2학기, 2025년 2학기, 2026년 2학기
개설학과: 단국대학교 일반대학원 인공지능융합학과
분산 딥러닝 기술을 활용한 빅데이터 처리 AI모델 개발
개설학기: 2025년 1학기, 2026년 1학기
개설학과: 단국대학교 일반대학원 인공지능융합학과
MLOps를 활용한 분산 딥러닝 모델의 관리 및 운영 및 배포
개설학기: 2025년 2학기, 2026년 2학기
개설학과: 단국대학교 일반대학원 인공지능융합학과
