Introduction to AI and Machine Learning on GC - 한국어

Overview

이 과정에서는 예측 및 생성형 AI 프로젝트를 모두 빌드하는 Google Cloud 기반 AI 및 머신러닝(ML) 제품군을 소개합니다. AI 기반, 개발, 솔루션을 모두 포함하여 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 기술과 제품, 도구를 살펴봅니다. 이 과정의 목표는 흥미로운 학습 경험과 실제적인 실무형 실습을 통해 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어의 기술 및 지식 역량 강화를 지원하는 것입니다.

Syllabus

소개

이 모듈에서 다루는 과정은 학습자가 Google Cloud의 AI 개발 도구를 살펴보도록 돕는 데 그 목적이 있습니다. 여기에서 제공되는 과정의 대략적인 구성은 AI 기반, 개발, 솔루션, 이 3가지 계층으로 이루어진 AI 프레임워크를 토대로 합니다.

AI 기반

이 모듈에서는 먼저, AI 기능을 보여주는 사용 사례를 알아봅니다. 그런 다음 컴퓨팅, 스토리지 등 클라우드 인프라를 포함한 AI 기반을 중점적으로 살펴봅니다. 또한 Google Cloud 기반의 주요 데이터 및 AI 개발 제품도 살펴봅니다. 마지막으로, 데이터를 AI로 전환해 주는 ML 모델을 빌드하기 위해 BigQuery ML을 사용하는 방법을 시연합니다.

AI 개발 옵션

이 모듈에서는 사전 학습된 API같이 즉시 사용 가능한 솔루션부터 AutoML 같은 노 코드 및 로우 코드 솔루션, 커스텀 학습 같은 코드 기반 솔루션에 이르기까지 Google Cloud에서 ML 프로젝트를 개발하는 다양한 옵션을 살펴봅니다. 적합한 개발 도구를 판단하는 데 참고할 수 있도록 각 옵션의 장점과 단점을 비교합니다.

AI 개발 워크플로

이 모듈에서는 데이터 준비, 모델 개발, Vertex AI 기반 모델 서빙에 이르는 ML 워크플로를 살펴봅니다. Vertex AI Pipelines를 사용하여 이 워크플로를 자동화된 파이프라인으로 변환하는 방법도 설명합니다.

생성형 AI

이 모듈에서는 최신 AI 기술인 생성형 AI와 생성형 AI 프로젝트를 개발하는 데 필요한 필수 툴킷을 소개합니다. 먼저 Google Cloud를 기반으로 생성형 AI 워크플로를 살펴보겠습니다. 그런 다음, Gen AI Studio와 Model Garden을 사용하여 Gemini 멀티모달에 액세스하고 프롬프트를 설계하고 모델을 조정하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 AI 솔루션에 내장된 생성형 AI 기능을 알아봅니다.