이 학습 과정은 생성형 AI로 애플리케이션을 빌드하려는 개발자를 대상으로 합니다. Google Cloud에서 AI 프로젝트를 개발하고, 확산 모델을 사용해 이미지를 생성하며, 벡터 검색 및 임베딩으로 검색 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아봅니다. 그런 다음, 텍스트와 시각적 데이터를 생성하는 Gemini의 멀티모달 프롬프트와 멀티모달 RAG를 자세히 살펴봅니다.
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01Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
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과정
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8시간
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입문
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...
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02이미지 생성 소개
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15분
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입문
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...
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03벡터 검색 및 임베딩
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4시간
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중급
이 과정에서는 AI 기반 검색 기술, 도구, 애플리케이션을 살펴봅니다. 벡터 임베딩을 활용하는 시맨틱 검색, 시맨틱 방식과 키워드 방식을 결합한 하이브리드 검색, 그라운딩된 AI 에이전트로서 AI 할루시네이션을 최소화하는 검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보세요. Vertex AI 벡터 검색을 활용해 지능형 검색 엔진을...
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04Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기
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5시간
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중급
중급 Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술 역량을 입증하세요. 멀티모달 프롬프트를 사용하여 텍스트 및 시각적 데이터에서 정보 추출, 동영상 설명 생성, Gemini의 멀티모달 기능을 사용하여 동영상은 물론 그 밖의 추가 정보 검색,...