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이미지 생성 소개
Earned 10월 26, 2026 EDT
인코더-디코더 아키텍처
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어텐션 메커니즘
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Transformer 모델 및 BERT 모델
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의료 서비스를 위한 생성형 AI
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AI 에이전트 소개
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대규모 언어 모델 소개
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생성형 AI 소개
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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.
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.
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.
이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.
이 과정에서는 특별히 의료 전문가를 대상으로 최신 인공지능 혁신 기술인 생성형 AI와 이를 구동하는 대규모 언어 모델(LLM)을 자세히 설명합니다. 실제 의료 서비스 환경에서 생성형 AI를 활용하는 방법을 알아보고 목표에 맞게 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법을 익히세요.
AI 에이전트에 대한 개념 개요를 확인하세요. AI 에이전트가 어떻게 자율적인 작업과 추론을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는지 살펴봅니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 학습하고 계획하여 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 기술 아키텍처(모델, 도구, 조정)에 대해서도 알아봅니다.
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.
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.