대한민국 Google AI Studio 과정

Google AI Studio는 AI 기반 워크플로 및 애플리케이션을 구축, 테스트, 배포하는 플랫폼입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 전문가들을 대상으로 Google AI Studio를 활용하여 AI 워크플로를 효율화하고 최적화하는 방법을 배우고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 완료되면 참가자들은 다음과 같은 기술을 갖추게 됩니다:

• Google AI Studio를 사용하여 효율적인 AI 워크플로를 설계할 수 있습니다.
• 모델과 API를 자동화된 파이프라인에 통합할 수 있습니다.
• 성능, 테스트 및 모니터링 실천 방법을 최적화할 수 있습니다.
• 안전하고 확장 가능한 AI 운영에 대한 베스트 프랙티스를 적용할 수 있습니다.

코스 형식

• 실제 시연을 지원하는 안내된 프레젠테이션.
• 시나리오 기반 실습 및 실제 워크플로.
• 실험실 환경에서의 직접적인 구성 및 워크플로 설계.

코스 맞춤화 옵션

• 특정 도구, 워크플로, 또는 사용 사례에 맞게 이 코스를 맞춤화하려면 문의하여 교육을 맞춤설정해 주세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 중급 수준의 IT 관리자, 비즈니스 애플리케이션 개발자 및 시스템 통합자들을 대상으로 Google AI Studio의 기능을 비즈니스 애플리케이션에 통합하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• Google AI Studio의 비즈니스 통합을 위한 주요 기능 및 능력을 이해합니다.
• API를 통해 AI Studio를 비즈니스 애플리케이션에 연결하고 탐색합니다.
• 특정 비즈니스 사용 사례에 맞게 AI 모델을 맞춤화합니다.
• AI 예측을 비즈니스 프로세스에 통합하는 워크플로우를 설정합니다.
• 기업 애플리케이션 내에 AI 기반 인사이트와 자동화를 배포합니다.
• 확장성과 효율성을 위해 통합을 문제 해결하고 최적화합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 실습형 라이브 교육으로, Google AI Studio를 사용하여 최신 AI 솔루션을 개발, 최적화 및 배포하고자 하는 고급 AI 개발자, 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자에게 적합합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Google AI Studio 인터페이스를 탐색하고 주요 구성 요소를 이해합니다.
• Google AI Studio의 통합 도구를 사용하여 AI 프로젝트에 데이터를 준비합니다.
• AutoML과 맞춤형 학습 기능을 사용하여 머신러닝 모델을 학습, 평가 및 최적화합니다.
• AI 모델을 확장 가능한 생산 준비 서비스로 배포합니다.
• Google AI API를 애플리케이션에 통합하여 AI 기능을 확장합니다.
• 투명하고 윤리적인 AI 실천을 위한 설명 가능한 AI(XAI) 도구를 활용합니다.
• 성능과 신뢰성을 위해 AI 모델을 모니터링하고 최적화합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 실시간으로 진행되는 중급자 대상 교육으로, Google AI Studio의 도구를 활용하여 워크플로우 자동화를 탐구하고 효율적인 자동화 프로세스를 생성, 최적화 및 관리하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Google AI Studio의 워크플로우 자동화 핵심 기능을 이해합니다.
• Google AI Studio를 다른 도구와 설정 및 통합합니다.
• AI 기반 워크플로우를 설계하고 실행합니다.
• 더 스마트한 자동화를 위해 조건부 논리를 구현합니다.
• 효율성을 위해 자동화된 워크플로우를 모니터링하고 최적화합니다.

이 지도자 주도의 라이브 트레이닝은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 최소한의 코딩으로 Google AI Studio를 사용하여 AI 모델을 구축하고 활용하는 기본을 배우고자 하는 초보자 수준의 데이터 분석가, 비즈니스 사용자 및 제품 관리자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI와 머신러닝의 기본 개념을 이해합니다.
• Google AI Studio의 인터페이스와 도구를 탐색하고 활용합니다.
• 사전 구성된 템플릿과 데이터셋을 사용하여 AI 모델을 만듭니다.
• 쉽게 따라할 수 있는 워크플로우로 모델을 학습하고 평가합니다.
• 실제 응용 프로그램을 위한 AI 모델을 배포합니다.