문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
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
회원 평가 (1)
프레젠테이션에서의 흐름, 분위기 및 주제
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
코스 - Google Gemini AI for Data Analysis
기계 번역됨