코스 개요

모듈 1: AI와 Google Gemini 소개
  • 인공지능(AI)이란 무엇인가?
  • Google Gemini AI와 그 생태계 개요
  • Gemini가 다른 AI 모델에 비해 가지는 주요 기능 및 장점
  • 실습 활동: Google AI Studio 데모를 통해 Gemini AI 탐색

모듈 2: 대형 언어 모델(LLMs) 이해

  • 대형 언어 모델의 기본 원리
  • Gemini 모델의 구조와 작동 원리
  • Gemini와 GPT 및 다른 선도적인 모델 비교
  • 실습 실습: 샘플 프롬프트를 사용하여 토큰화와 모델 응답 시각화

모듈 3: Gemini 시작하기

  • 개발 환경 설정
  • Gemini API 및 SDK 사용
  • 인증, 토큰 및 API 키
  • 실습 실습: Python을 사용하여 첫 번째 Gemini 프롬프트 실행

모듈 4: Gemini 모델 사용

  • 다양한 Gemini 모델 유형 및 기능 탐색
  • 언어, 이미지 또는 멀티모달 작업에 적합한 모델 선택
  • 생성 모델 초기화 및 테스트
  • 실습 연습: 텍스트-텍스트 및 이미지-텍스트 모델 출력 비교

모듈 5: 실용적인 응용 및 사용 사례

  • Gemini AI를 채팅 및 Q&A 애플리케이션에 통합
  • 의미 검색 및 요약 도구 개발
  • 윤리적인 AI 사용 및 편향 고려 사항
  • 그룹 프로젝트: NotebookLM과 Gemini를 사용하여 "스마트 연구 보조자" 구축

모듈 6: 고급 기능 및 맞춤화

  • 프롬프트 최적화 및 고급 맥락 처리
  • Gemini를 사용하여 코드 생성 및 디버깅
  • Google Cloud Vertex AI로 워크플로우 미세 조정
  • 실습 활동: 매개변수 및 온도 제어로 모델 응답 맞춤화

모듈 7: 실제 세계 프로젝트 및 협업

  • 협업 프로젝트 계획 및 워크플로우 설정
  • Gemini AI를 다른 Google 도구(Drive, Docs, Sheets)와 통합
  • 팀 프로젝트: 작은 AI 애플리케이션 설계 및 배포(예: 콘텐츠 요약기, 채팅봇 또는 아이디어 생성기)
  • 프로젝트 결과에 대한 동료 리뷰 및 논의

모듈 8: 평가 및 향후 방향

  • Gemini 프로젝트에서 발생하는 일반적인 문제 해결
  • Gemini API 로드맵 및 예정 기능 탐색
  • AI 통치 및 확장성에 대한 최선의 방법
  • 마무리 활동: 실용적인 교훈과 직업 적용에 대한 반성

요약 및 다음 단계

요건

  • AI의 기본 개념에 대한 이해
  • API 및 클라우드 서비스의 경험
  • Python 프로그래밍 경험

대상

  • 개발자
  • 데이터 과학자
  • AI 열성자
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

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