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