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코스 개요
구글 클라우드 생성형 AI 기초
- 생성형 AI의 개념과 비즈니스 애플리케이션에서의 활용 영역
- 텍스트 생성, 채팅, 요약, 검색 지원 등 주요 활용 사례들
- 구글 클라우드 생성형 AI 서비스 개요와 Vertex AI의 역할 설명
- 모델, 프롬프트, 컨텍스트 및 애플리케이션 작업 흐름과 같은 핵심 개념
Vertex AI 모델 활용 방법
- 생성형 AI 프로젝트를 위한 구글 클라우드 환경 탐색법
- Vertex AI에서 기초 모델에 접근하여 테스트하는 방법
- 다양한 비즈니스 시나리오에 적합한 모델의 성능 비교 방법
- 간단한 실험을 수행하고 모델 응답 결과를 검토하는 법
프롬프트 설계와 출력 품질 개선
- 지시사항, 컨텍스트, 예시 등을 포함해 명확한 프롬프트 작성법
- 정확도, 형식, 어조 및 일관성을 고려하여 출력 결과를 개선하는 방법
- 모호한 응답이나 허위 정보 생성과 같은 일반적인 프롬프트 문제 대처법
- 비즈니스 업무에 맞게 반복적으로 프롬프트를 개선해보는 실습
간단한 생성형 AI 애플리케이션 개발 방법
- 채팅, 요약, 콘텐츠 생성 등 특정 용도에 맞는 기본적인 애플리케이션 설계법
- 프롬프트와 사용자 입력 정보, 모델 응답을 하나의 간단한 워크플로우에 통합하는 방법
- 실습 환경에서 애플리케이션 동작 상태를 직접 테스트해보는 연습
- 실제 프로젝트 적용 시 고려해야 할 구현상의 주요 요소들 검토
신뢰성 확보, 평가 및 윤리적 활용 방법
- 기업 내 컨텍스트 정보를 통합 적용함으로써 응답 품질이 향상되는 이유 설명
- 지식 기반 애플리케이션 개발을 위한 검색 증강 생성(RAG) 개념 소개
- 프롬프트와 출력 결과를 평가하는 기본적인 방법들
- 구글 클라우드 환경에서의 보안, 데이터 프라이버시, 접근 제어 및 윤리적 AI 사용 방안
프로토타입 개발 이후의 향후 전략 수립 방법
- 개념 증명 단계를 넘어 보다 안정적인 비즈니스 솔루션으로 발전시키는 절차
- 사용량 모니터링, 결과 분석 및 지속적인 프롬프트 최적화 방법
- 팀 또는 조직 차원에서 실제 도입 가능한 단계적 전략 설정법
- 교육 마무리와 더 깊이 있는 학습을 위한 추천 자료 안내
요건
- 클라우드 컴퓨팅 개념 및 일반적인 비즈니스 애플리케이션 작업 흐름에 대한 기초 지식
- 구글 클라우드 콘솔 또는 유사한 클라우드 플랫폼 사용 경험이 있는 경우 좋음
- 기본적인 프로그래밍 또는 스크립트 작성 능력이 필요함
대상자
- AI 기능을 탑재한 애플리케이션 개발에 참여하는 개발자 및 기술 전문가들
- 구글 클라우드 프로젝트를 수행 중인 클라우드 엔지니어 및 솔루션 아키텍트
- 실제 생성형 AI 활용 사례를 모색하는 제품 팀 및 기술 관리자들
7 시간
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미래를 위한 유용한 자원들의 훌륭한 저장소, 강사의 스타일(유머 감각이 뛰어나고 세부 사항이 잘 들어 있습니다)
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