다음에 대한 학습 방향 기술 전문가
Google Cloud의 AI: LLM 및 기초 모델
이 시작 학습 방향에서는 Google Gemini 및 Vertex AI에 중점을 둔 Google Cloud의 생성형 AI에 대한 입문 소개 지식을 다룹니다. Vertex AI, AutoML 및 비전, 언어 및 음성을 위한 다양한 Google API와 같은 Google Cloud 서비스를 사용하여 기본 개념, 프롬프트 엔지니어링, 임베딩, 멀티 모달 프로세싱 및 실습 구현에 대해 살펴봅니다. 이 방향은 책임감 있는 AI 관행과 생성형 AI 솔루션의 실용적인 배포를 중점적으로 다룹니다.
학습 목표
- 생성형 AI 기초의 이해: AI, ML 및 생성형 AI의 차이를 비롯하여 생성형 AI의 핵심 원칙과 효과적인 모델 구축을 위한 데이터 요구 사항을 파악합니다.
- Google Gemini 및 Vertex AI를 사용해 개발 및 배포: Google Gemini, Vertex AI 및 관련 Google Cloud 서비스를 사용하여 생성형 AI 모델을 구축, 조정 및 배포하는 실습 경험을 쌓습니다.
- 프롬프트 엔지니어링 및 임베딩 적용: 프롬프트 설계 기법을 마스터하고 고급 AI 작업을 위한 임베딩을 활용합니다.
- 멀티 모달 및 일괄 프로세싱 구현: 이미지, 동영상, 문서 처리와 같은 멀티 모달 AI 기능을 살펴보고 Google 클라우드 스토리지 및 BigQuery를 사용하여 일괄 데이터 처리를 수행합니다.
- 책임감 있는 AI 및 모범 사례 활용: Google의 AI 원칙, 책임감 있는 AI 관행, 클라우드 리소스 관리를 학습하여 윤리적이고 효율적인 AI 개발을 보장합니다.
대상 수강생
이 방향은 Google Cloud에서 생성형 AI 솔루션을 구축하고자 하는 개발자, 데이터 과학자 및 기술 전문가를 위해 설계되었습니다. Google Gemini, Vertex AI 또는 생성형 AI를 처음 접하는 수강생뿐만 아니라 Google Cloud의 AI 생태계를 활용하는 실습 스킬을 심화하려는 실무자에게도 적합합니다.