책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 9월 26, 2023 EDT
Introduction to Generative AI Studio - 한국어
Earned 9월 18, 2023 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기
Earned 9월 8, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 9월 4, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 8월 18, 2023 EDT
생성형 AI 소개
Earned 8월 15, 2023 EDT
이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 시스템, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 고객 제공 암호화 키, 보안 및 액세스 관리, 할당량 및 요금 청구, 리소스 모니터링 등 실용적인 솔루션을 배포하는 방법에 대해서도 설명합니다.
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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 가상 머신, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. Console과 Cloud Shell을 통해 Google Cloud를 사용하는 방법을 학습합니다. 또한 클라우드 설계자의 역할, 인프라 설계 접근 방식은 물론 Virtual Private Cloud(VPC), 프로젝트, 네트워크, 서브네트워크, IP 주소, 경로, 방화벽 규칙을 사용한 가상 네트워킹 구성에 대해 알아봅니다.
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Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.
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이 과정은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다. 인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소와 이러한 모델의 학습 및 서빙 방법에 대해 알아봅니다. 해당하는 실습 둘러보기에서는 TensorFlow에서 시를 짓는 인코더-디코더 아키텍처를 처음부터 간단하게 구현하는 코딩을 해봅니다.
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이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.
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이 과정에서는 최근 이미지 생성 분야에서 가능성을 보여준 머신러닝 모델 제품군인 확산 모델을 소개합니다. 확산 모델은 열역학을 비롯한 물리학에서 착안했습니다. 지난 몇 년 동안 확산 모델은 연구계와 업계 모두에서 주목을 받았습니다. 확산 모델은 Google Cloud의 다양한 최신 이미지 생성 모델과 도구를 뒷받침합니다. 이 과정에서는 확산 모델의 이론과 Vertex AI에서 이 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 소개합니다.
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기업에서 인공지능과 머신러닝의 사용이 계속 증가함에 따라 책임감 있는 빌드의 중요성도 커지고 있습니다. 대부분의 기업은 책임감 있는 AI를 실천하기가 말처럼 쉽지 않습니다. 조직에서 책임감 있는 AI를 운영하는 방법에 관심이 있다면 이 과정이 도움이 될 것입니다.
이 과정에서 책임감 있는 AI를 위해 현재 Google Cloud가 기울이고 있는 노력, 권장사항, Google Cloud가 얻은 교훈을 알아보면 책임감 있는 AI 접근 방식을 구축하기 위한 프레임워크를 수립할 수 있을 것입니다.
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이 과정에서는 생성형 AI 모델의 프로토타입을 제작하고 맞춤설정하여 애플리케이션에서 해당 기능을 사용할 수 있도록 도와주는 Vertex AI 제품인 생성형 AI 스튜디오를 소개합니다. 또한 생성형 AI 스튜디오의 정의, 기능 및 옵션, 작동 방식을 제품 데모를 살펴보면서 알아봅니다. 마지막에는 배운 내용을 적용해 볼 수 있는 실무형 실습과 지식을 테스트할 수 있는 퀴즈가 준비되어 있습니다.
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이 과정에서는 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 인코더 및 디코더와 모델 학습 및 평가 방법 등 이미지 캡션 모델의 다양한 구성요소에 대해 알아봅니다. 이 과정을 마치면 자체 이미지 캡션 모델을 만들고 이를 사용해 이미지의 설명을 생성할 수 있게 됩니다.
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책임감 있는 AI란 무엇이고 이것이 왜 중요하며 Google에서는 어떻게 제품에 책임감 있는 AI를 구현하고 있는지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. Google의 7가지 AI 원칙도 소개합니다.
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이 과정은 입문용 마이크로 학습 과정으로, 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법은 무엇인지 알아봅니다. 또한 자체 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.
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생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. 직접 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.
필수 Google Cloud 인프라: 핵심 서비스
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인코더-디코더 아키텍처
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어텐션 메커니즘
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이미지 생성 소개
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