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코스 개요

모듈 1: AI 및 구글 제미나이 소개

  • 인공지능(AI)이란 무엇인가?
  • 구글 제미나이 AI 및 그 생태계 개요
  • 기타 AI 모델 대비 제미나이의 주요 기능 및 장점
  • 실습 활동: Google AI Studio 데모를 통해 제미나이 AI 탐색

모듈 2: 대규모 언어 모델(LLM) 이해하기

  • 대규모 언어 모델의 기초
  • 제미나이 모델의 아키텍처 및 동작 방식
  • GPT 및 기타 선두 모델과의 제미나이 비교
  • 실습 랩: 샘플 프롬프트를 사용하여 토큰화 및 모델 응답 시각화

모듈 3: 제미나이 시작하기

  • 개발 환경 설정
  • 제미나이 API 및 SDK 활용
  • 인증, 토큰 및 API 키
  • 실습 랩: Python을 사용하여 첫 번째 제미나이 프롬프트 실행

모듈 4: 제미나이 모델 활용

  • 서로 다른 제미나이 모델 유형 및 기능 탐색
  • 언어, 이미지 또는 멀티모달 작업에 적합한 모델 선택
  • 생성형 모델 초기화 및 테스트
  • 실무 연습: 텍스트-텍스트 및 이미지-텍스트 모델 출력 비교

모듈 5: 실무 적용 및 활용 사례

  • 채팅 및 Q&A 애플리케이션에 제미나이 AI 통합
  • 시맨틱 검색 및 요약 도구 개발
  • 윤리적 AI 사용 및 편향 고려 사항
  • 그룹 프로젝트: NotebookLM과 제미나이를 사용하여 '스마트 리서치 어시스턴트' 구축

모듈 6: 고급 기능 및 커스터마이징

  • 프롬프트 최적화 및 고급 문맥 처리
  • 코드 생성 및 디버깅을 위한 제미나이 활용
  • Google Cloud Vertex AI를 이용한 파인튜닝 워크플로우
  • 실습 활동: 매개변수 및 온도 제어를 사용하여 모델 응답 커스터마이징

모듈 7: 실세계 프로젝트 및 협업

  • 협업 프로젝트 계획 및 워크플로우 설정
  • 제미나이 AI와 기타 Google 도구(Drive, Docs, Sheets) 통합
  • 팀 프로젝트: 소형 AI 애플리케이션(예: 콘텐츠 요약기, 챗봇, 아이디어 생성기 등) 설계 및 배포
  • ピア 리뷰 및 프로젝트 결과 토론

모듈 8: 평가 및 미래 방향

  • 제미나이 프로젝트의 일반적인 문제 해결
  • 제미나이 API 로드맵 및 예정된 기능 탐색
  • AI 거버넌스 및 확장성을 위한 모범 사례
  • 마무리 활동: 배운 실무 교훈 및 경력 적용 사항 성찰

요약 및 다음 단계

요건

  • 기초 AI 개념에 대한 이해
  • API 및 클라우드 서비스 사용 경험
  • Python 프로그래밍 경험

대상 수강생

  • 개발자
  • 데이터 사이언티스트
  • AI 관심자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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