AI 모델 및 플랫폼
구글의 제너레이티브 AI 학습 경로로 제너레이티브 AI 배우기
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가
인공지능(AI) 생태계는 지난 5년 동안 급격히 발전했으며, 제너레이티브 AI(GAI)가 이 발전을 주도하고 있습니다. 실제로 제너레이티브 AI 시장은 2023年的 37억 달러에서 2028년까지 약 10배 증가하여 360억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
현재 제너레이티브 AI는 의료, 마케팅, 패션, 엔터테인먼트 등 많은 산업에 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, AI 이미지 생성기와 AI 비디오 생성기가 수동적인 인간의 작업을 대체할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 그러나 이 분야에서 발전하려면 전문적인 AI 기술이 필요합니다.
따라서 AI愛好者들을 위해 구글은 제너레이티브 AI에 대한 10개의 무료 강의를 제공하고 있습니다. 이러한 강의에 대해 논의하기 전에, 간단하게 제너레이티브 AI가 무엇인지 살펴보겠습니다.
제너레이티브 AI란 무엇이며, 제너레이티브 AI를 배우는 것이 중요한가?
제너레이티브 AI는 기존 데이터 샘플을 사용하여 새로운 현실적인 콘텐츠(이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등)를 생성할 수 있는 모델을 구축하는 전문적인 AI 도메인입니다.
예를 들어, ChatGPT와 DALL-E와 같은 모델은 제너레이티브 AI의 대표적인 예입니다. 현재 이러한 모델들이 실제 세계에서 적용되고 있습니다. ChatGPT는 Bing의 검색 엔진에 통합되었으며, Edge 브라우저는 DALL-E를 내장하고 있습니다.
제너레이티브 AI가 발전함에 따라, 이 기술에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 여러 가지 이유로 중요해졌습니다.
- 비즈니스 생산성, 비용 효율성, 효율성을 보장합니다.
- 실험과 창의성을鼓励합니다.
- 인간-AI 협력을 支持하며, 인간의 능력을 강화합니다.
- 혁신적인 문제 해결 전략을 허용합니다.
이제 구글이 제너레이티브 AI를 배우는 데 어떻게 도움을 주는지 살펴보겠습니다.
구글의 제너레이티브 AI 학습 경로
1. 제너레이티브 AI 소개
강의 난이도: 초급
완성 시간: 약 45분
사전 조건: 없음
AI愛好者들이 배우게 될 것:
- 제너레이티브 인공지능이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어떤 응용 프로그램이 있는지, 그리고 표준적인 기계 학습(Machine Learning, ML) 기술과 어떻게 다른지에 대해 배우게 됩니다.
- 구글에서 제공하는 제너레이티브 AI 애플리케이션을 생성하는 도구에 대해 배우게 됩니다.
- 제너레이티브 AI 모델 유형(유니모달 또는 멀티모달)에 대해 배우게 됩니다. 유니모달 시스템은 하나의 입력 유형만을 취급하지만, 멀티모달 시스템은 여러 입력 유형을 취급할 수 있습니다.
2. 대규모 언어 모델 소개
강의 난이도: 초급
완성 시간: 약 45분
사전 조건: 없음
AI愛好者들이 배우게 될 것:
- 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)에 대해 배우게 됩니다. LLM은大量의 텍스트 데이터로 훈련된 AI 모델입니다. 구글의 Bard AI는 LLM의 대표적인 예입니다.
- 감성 분석에 LLM을 사용하는 방법에 대해 배우게 됩니다.
- 프롬프트 튜닝에 대해 배우게 됩니다. 프롬프트 튜닝은 언어 모델에 주어진 프롬프트를 정제하여 원하는 출력을 얻는 기술입니다.
- 제너레이티브 AI 개발을 위한 구글에서 제공하는 도구에 대해 배우게 됩니다.
3. 책임 있는 AI 소개
강의 난이도: 초급
완성 시간: 약 1일(퀴즈/랩을 자신의 시간에 완료)
사전 조건: 없음
AI愛好者들이 배우게 될 것:
- 책임 있는 인공지능이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 구글이 어떻게 책임 있는 AI를 제품에 구현하는지에 대해 배우게 됩니다.
- 구글의 7가지 책임 있는 AI 원칙에 대해 배우게 됩니다.
4. 제너레이티브 AI 기초
강의 난이도: 초급
완성 시간: 약 1일(퀴즈/랩을 자신의 시간에 완료)
사전 조건: 없음
AI愛好者들이 배우게 될 것:
- 이전 3개의 강의의 모든 내용을 포함합니다.
- 제너레이티브 AI의 기본 개념에 대한 이해를 보여주는 최종 퀴즈가 포함되어 있습니다.
5. 이미지 생성 소개
강의 난이도: 초급
완성 시간: 약 1일(퀴즈/랩을 자신의 시간에 완료)
사전 조건: 기계 학습, 딥 러닝, 합성곱 신경망, 파이썬 프로그래밍에 대한 지식
AI愛好者들이 배우게 될 것:
- 확산 모델, 그 작동 방식, 구현에 대해 배우게 됩니다.
- 무조건부 확산 모델이 무엇인지 배우게 됩니다.
- 텍스트-이미지 확산 모델의 개선에 대해 배우게 됩니다.
- Vertex AI에서 이러한 모델을 훈련하고 배포하는 방법에 대해 배우게 됩니다.
6. 인코더-디코더 아키텍처
강의 난이도: 중급
완성 시간: 약 1일(퀴즈/랩을 자신의 시간에 완료)
사전 조건: 파이썬 프로그래밍과 텐서플로우에 대한 지식
AI愛好者들이 배우게 될 것:
- 인코더-디코더 아키텍처의 핵심 구성 요소를 발견합니다.
- 인코더-디코더 아키텍처를 사용하여 모델을 훈련하고 텍스트를 생성하는 방법을 이해합니다.
- 텐서플로우에서 모델을 구축하는 랩 워크를 포함합니다.
7. 주의 메커니즘
강의 난이도: 중급
완성 시간: 약 45분
사전 조건: 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 파이썬 프로그래밍에 대한 지식
AI愛好者들이 배우게 될 것:
- 주의 메커니즘에 대한 개념을 발견합니다. 주의 메커니즘은 언어 모델이 특정 입력 시퀀스 세그먼트에 집중하여 문맥 정보를 이해할 수 있는 강력한 접근 방식입니다.
- 그 작동 방식과 사용법을 배우게 됩니다.
- 주의 메커니즘이 기계 학습 모델에 어떻게 적용되는지 이해합니다.
8. 트랜스포머 모델 및 BERT 모델
강의 난이도: 초급
완성 시간: 약 45분
사전 조건: 기계 학습, 중급 수준의 자연어 처리, 단어 임베딩, 주의 메커니즘에 대한 이해, 파이썬 및 텐서플로우 사용 경험
AI愛好者들이 배우게 될 것:
- 트랜스포머 아키텍처와 트랜스포머를 사용하여 BERT 모델을 구축하는 방법에 대해 배우게 됩니다.
- BERT 모델을 사용하는 다양한 자연어 처리 작업에 대해 배우게 됩니다.
9. 이미지 캡션 생성 모델 만들기
강의 난이도: 중급
완성 시간: 약 1일(퀴즈/랩을 자신의 시간에 완료)
사전 조건: 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 파이썬 프로그래밍에 대한 지식
AI愛好者들이 배우게 될 것:
- 이미지 캡션 생성 모델의 요소를 식별하는 방법을 배우게 됩니다.
- 이미지 캡션 모델을 구축하고 평가하는 방법을 배우게 됩니다.
- 자신의 캡션 모델을 생성하고 사진에 캡션을 추가하는 방법을 배우게 됩니다.
10. 제너레이티브 AI 스튜디오 소개
강의 난이도: 입문자 수준
완성 시간: 약 1일(퀴즈/랩을 자신의 시간에 완료)
사전 조건: 없음
AI愛好者들이 배우게 될 것:
- 제너레이티브 AI 스튜디오의 목적을 인식합니다. 제너레이티브 AI 스튜디오는 Vertex AI의 제품입니다.
- 제너레이티브 AI 스튜디오의 옵션과 속성에 대해 배우게 됩니다.
- 이 도구를 사용하는 실습 랩이 포함되어 있습니다.
이 10개의 무료 강의를 완료하면, 학습자들은 제너레이티브 AI와 그 실제 응용 프로그램에 대한 포괄적인 이해를 가질 수 있습니다. 학습자들은 새로 습득한 지식을 사용하여 제너레이티브 AI 분야를 발전시키고, 사회에 긍정적인 영향을 미치는 혁신적인 제품을 구축할 수 있습니다.
“ChatGPT와 다른 AI 애플리케이션이 인간이 직접 해야 했거나 다른 사람을 고용해야 했던 많은 일들을 할 수 있는 세계에서, ‘나는 어떻게 가치를 추가할 수 있을까?’라는 질문이 더 중요해집니다.” ― Mayflower-Plymouth의 CEO인 Hendrith Vanlon Smith Jr.의 책 Business Essentials에서.
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