Course Outline

Google AI Studio 소개

  • Google AI Studio와 그 기능에 대한 개요
  • 작업 공간 설정 및 인터페이스 탐색
  • Google AI Studio에서의 AI 프로젝트 워크플로우 이해

데이터 준비 및 관리

  • 데이터셋 가져오기 및 전처리
  • 데이터 시각화 도구 탐색
  • AI 프로젝트를 위한 데이터 품질 보장

모델 학습 및 최적화

  • 빠른 모델 개발을 위한 AutoML 사용
  • TensorFlow 및 PyTorch를 이용한 사용자 정의 모델 학습
  • 하이퍼파라미터 조정 및 성능 최적화

모델 배포 및 확장

  • REST API로 모델 배포
  • 모델을 Google Cloud 인프라에 통합
  • 생산 환경에서의 AI 서비스 확장

고급 기능 활용

  • 설명 가능한 AI (XAI) 실습 구현
  • 비전, 언어 등 Google AI API 활용
  • 사전 학습 모델 및 전이 학습 탐색

모니터링 및 문제 해결

  • 배포된 모델 성능 모니터링
  • 모델 예측 및 피드백 분석
  • AI 워크플로우에서 발생하는 일반적인 문제 해결

실제 적용 사례

  • Google AI Studio를 활용한 AI 솔루션 사례 연구
  • 시작부터 완료까지의 완전한 AI 프로젝트 구축

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신러닝 개념 및 프레임워크에 대한 깊은 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • Google Cloud 서비스에 대한 familiarity이 권장됩니다.

대상

  • AI 개발자
  • 머신러닝 엔지니어
  • 데이터 과학자
 21 Hours

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