교육 개요
| 일수/시간 | 1일 / 6시간 | 난이도 | 중급 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 강사 | 한컴아카데미 소속 / NVIDIA 인증 강사 | ||||
| 매니저 | 정승호 (031-622-7684) | "교육 신청 전 문의 주시기 바랍니다." | ||||
| 교육비 | 1인당 400,000원 (VAT포함) | ||||
| 정원 | 20명 | ||||
| 실습환경 | NVIDIA Morpheus, NVIDIA Triton Inference Server, RAPIDS ™ , CLX | ||||
교육 소개 및 목적
NVIDIA Morpheus AI 프레임워크를 통해 사이버 보안 개발자와 실무자는 GPU 컴퓨팅의 성능을 활용하여
이전에는 불가능했던 규모로 성능을 발휘하는 사이버 보안 솔루션을 구현할 수 있습니다.
Morpheus를 사용하면 사이버 보안 개발자는 대량의 실시간 데이터를 필터링, 처리 및 분류하기 위해 최적화된 AI 파이프라인을 만들 수 있습니다.
데이터 센터에 새로운 수준의 정보 보안을 제공하는 Morpheus는 사이버 보안 위협을 탐지하고 해결하기 위한 동적 보호,
실시간 원격 측정 및 적응형 방어를 지원합니다.
교육 대상
· 사이버 보안 관련 개발자
· 사이버 보안 관련 실무자
· NVIDIA Morpheus AI 프레임워크를 알고자 하는 사람
교육 효과
· 사이버 보안 사용 사례를 위한 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 AI 기반 추론을 수행할 수 있는 Morpheus 파이프라인 구축
· 민감한 정보 탐지, 이상 행동 프로파일링, 디지털 핑거프린팅과 같은 작업에 다양한 데이터 입력 유형과 함께 여러 AI 모델을 활용
· Morpheus SDK 및 CLI(명령줄 인터페이스), NVIDIA Triton™ Inference Server 등 Morpheus AI 프레임워크의 주요 구성 요소 활용
커리큘럼
한컴아카데미 NVIDIA DLI 전체 교육과정
 |  | 가속 컴퓨팅 기초: CUDA Python
| |
 | 다중 GPU로 CUDA C++ 애플리케이션 가속화
|  | 딥러닝 기초
|
 | Al 사이버 보안 파이프라인 구축
|  | 모델 병렬처리: 대규모 신경망 구축 및 배포
|
 | 데이터 병렬화: 다중 GPU 딥러닝 모델 훈련
|  |
교육 개요
| 일수/시간 | 1일 / 6시간 | 난이도 | 중급 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 강사 | 한컴아카데미 소속 / NVIDIA 인증 강사 | ||||
| 매니저 | 정승호 (031-622-7684) | "교육 신청 전 문의 주시기 바랍니다." | ||||
| 교육비 | 1인당 400,000원 (VAT포함) | ||||
| 정원 | 20명 | ||||
| 실습환경 | NVIDIA Morpheus, NVIDIA Triton Inference Server, RAPIDS ™ , CLX | ||||
교육 소개 및 목적
NVIDIA Morpheus AI 프레임워크를 통해 사이버 보안 개발자와 실무자는 GPU 컴퓨팅의 성능을 활용하여
이전에는 불가능했던 규모로 성능을 발휘하는 사이버 보안 솔루션을 구현할 수 있습니다.
Morpheus를 사용하면 사이버 보안 개발자는 대량의 실시간 데이터를 필터링, 처리 및 분류하기 위해 최적화된 AI 파이프라인을 만들 수 있습니다.
데이터 센터에 새로운 수준의 정보 보안을 제공하는 Morpheus는 사이버 보안 위협을 탐지하고 해결하기 위한 동적 보호,
실시간 원격 측정 및 적응형 방어를 지원합니다.
교육 대상
· 사이버 보안 관련 개발자
· 사이버 보안 관련 실무자
· NVIDIA Morpheus AI 프레임워크를 알고자 하는 사람
교육 효과
· 사이버 보안 사용 사례를 위한 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 AI 기반 추론을 수행할 수 있는 Morpheus 파이프라인 구축
· 민감한 정보 탐지, 이상 행동 프로파일링, 디지털 핑거프린팅과 같은 작업에 다양한 데이터 입력 유형과 함께 여러 AI 모델을 활용
· Morpheus SDK 및 CLI(명령줄 인터페이스), NVIDIA Triton™ Inference Server 등 Morpheus AI 프레임워크의 주요 구성 요소 활용
커리큘럼
한컴아카데미 NVIDIA DLI 전체 교육과정
| | 가속 컴퓨팅 기초: CUDA Python
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| 다중 GPU로 CUDA C++ 애플리케이션 가속화
| | 딥러닝 기초
|
| Al 사이버 보안 파이프라인 구축
| | 모델 병렬처리: 대규모 신경망 구축 및 배포
|
| 데이터 병렬화: 다중 GPU 딥러닝 모델 훈련
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