인공지능은 불과 몇 년 전만 해도 상상도 못 했던 속도로 고용 시장을 변화시키고 있습니다. 다행히 인공지능의 기초를 배우는 데는 비용이 전혀 들지 않습니다. 구글은 생성형 인공지능, 대규모 언어 모델, 이미지 생성, Vertex AI 플랫폼 등 다양한 주제에 초점을 맞춘 온라인 강좌를 제공합니다. 이 중 상당수는 완전 초보자에게도 적합하며, 일부 강좌를 수료하면 디지털 배지를 획득할 수 있습니다.
수업은 구글 교육 플랫폼을 통해 온라인으로 진행됩니다. Cloud 실력 향상을 위한 강좌입니다. 일부 강좌는 한 시간 안에 완료할 수 있고, 다른 강좌는 심도 있는 내용과 실습 시연을 포함합니다. 현재 AI 붐을 이끌고 있는 기술을 더 잘 이해할 수 있도록 엄선한 9가지 강좌를 소개합니다.
장점 소개 Generative AI
이 과정은 생성형 인공지능이 실제로 무엇을 의미하는지 이해하고 싶은 모든 사람에게 적합합니다. 구글은 생성형 AI의 기본 원리, 작동 방식, 그리고 기존 머신러닝 방식과의 차이점을 설명합니다. 또한 생성형 AI를 활용하여 자신만의 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 구글의 도구에 대해서도 배우게 됩니다.
대규모 프로젝트 소개 Language Models
예를 들어, 대규모 언어 모델(LLM)은 현대 인공지능의 기반이 됩니다. chat봇과 다양한 기타 도구를 다룹니다. 이 과정에서는 LLM이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 어디에 사용할 수 있는지 설명합니다. 또한 특정 작업에 맞게 모델의 동작을 조정할 수 있는 프롬프트 튜닝에 대한 소개도 포함됩니다.
대규모 프로젝트 소개 강좌로 이동 Language Models
책임 있는 AI 소개
인공지능(AI)의 역량이 발전함에 따라 안전, 개인정보 보호, 그리고 책임감 또한 중요해집니다. 구글은 책임감 있는 AI 개발 입문 과정에서 이러한 주제들을 중점적으로 다룹니다. 이 과정에서 구글은 책임감 있는 AI 개발의 원칙들을 소개하고, 새로운 기술을 개발할 때 공정성, 투명성, 그리고 개인정보 보호가 왜 중요한지 설명합니다.
이미지 생성 소개
이미지 생성은 오늘날 인공지능 분야에서 가장 흥미로운 영역 중 하나입니다. 본 과정에서는 많은 최신 이미지 생성기의 기반이 되는 확산 모델에 대해 집중적으로 다룹니다. 참가자들은 확산 모델의 기본 원리와 Vertex AI 플랫폼을 사용하여 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 배우게 됩니다.
인코더-디코더 아키텍처
이 과정에서는 시퀀스 처리에서 사용되는 인코더-디코더 아키텍처를 소개하는 좀 더 전문적인 내용을 다룹니다. 참가자들은 이러한 모델이 어떤 부분으로 구성되어 있는지, 그리고 어떻게 학습되는지 배우게 됩니다. 또한, 이 과정에는 간단한 모델을 생성하는 실습도 포함되어 있습니다. Tensor흐름.
주의 메커니즘
어텐션 메커니즘은 현대 인공지능에서 가장 중요한 기술 중 하나입니다. 이 메커니즘은 n개의 상호작용을 가능하게 합니다.euro이 새로운 네트워크는 입력 데이터에서 가장 중요한 부분에 집중하도록 설계되었으며, 예를 들어 기계 번역, 텍스트 요약 또는 질문에 대한 답변 등에 사용됩니다. 이 과정은 비교적 짧으며 완료하는 데 약 45분이 소요됩니다.
이미지 캡션 모델 만들기
이 과정에서는 딥러닝을 활용하여 이미지에 대한 텍스트 설명을 자동으로 생성하는 시스템을 구축하는 방법을 보여줍니다. 참가자들은 인코더와 디코더의 원리를 배우고, 이러한 모델을 학습시킨 후 결과를 평가하는 방법을 익힙니다.
Vertex AI 소개 Studio
버텍스 AI Studio Google은 생성형 인공지능을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 플랫폼을 제공합니다. 본 강좌에서는 AI 솔루션 프로토타입 제작, 프롬프트 작업, 모델 사용 방법을 보여줍니다. Gemini구글과 협업한 실질적인 사례들도 있습니다. Cloud 또한 인공지능 애플리케이션을 실제 환경에 배포하기 위해 사용할 수 있는 절차에 대해서도 다룹니다.
Generative AI Fundamentals
생성형 인공지능에 대한 보다 폭넓은 개요를 얻고 싶다면 이 강좌도 흥미로운 선택이 될 수 있습니다. Generative AI 기초 과정. 텍스트, 이미지 또는 프로그래밍 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 기술의 기본 원리에 중점을 둡니다. 이 과정은 고전적 인공지능과 생성형 인공지능의 차이점을 이해하고 현재 인공지능 개발의 기반이 되는 기술을 소개합니다.
강좌로 이동 Generative AI Fundamentals
몇 분 안에 시작할 수 있습니다.
이 강좌들의 가장 큰 장점은 접근성입니다. 강좌를 수강하는 데 필요한 것은 계정과 인터넷 연결뿐입니다. 예를 들어, 초보자는 '입문 과정'부터 시작할 수 있습니다. Generative AI 또는 대규모 프로젝트 소개 Language Model초보 사용자는 어텐션 메커니즘, 인코더-디코더 아키텍처 또는 Vertex AI 사용법과 같은 기술적인 주제를 더 자세히 살펴볼 수 있습니다.
인공지능에 관심이 있거나 미래 직업에 필요한 기술을 배우고 싶다면 구글의 무료 강좌가 좋은 시작점이 될 수 있습니다. 일부 강좌는 오후 시간 안에 수료할 수 있으며, 일부 강좌는 수료를 증명하는 디지털 배지도 제공합니다.
그건 또 다른 변명일 뿐이에요. 처음부터 QR 코드를 스캔하라고 하잖아요...