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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