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Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX
Earned 1월 9, 2025 EST
ML Pipelines on Google Cloud - 한국어
Earned 1월 9, 2025 EST
이미지 캡셔닝 모델 만들기
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생성형 AI 소개
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In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.
이 과정에서는 Google Cloud에서 최신 ML 파이프라인 개발을 담당하는 ML 엔지니어와 트레이너로부터 유익한 지식을 배웁니다. 초반에 진행되는 몇 개 모듈에서는 Google의 TensorFlow 기반 프로덕션 머신러닝 플랫폼으로서 ML 파이프라인과 메타데이터를 관리할 수 있는 TensorFlow Extended(TFX)에 대해 다룹니다. 파이프라인 구성요소와 TFX를 사용한 파이프라인 조정을 알아봅니다. 지속적 통합과 지속적 배포를 통해 파이프라인을 자동화하는 방법과 ML 메타데이터를 관리하는 방법도 배웁니다. 그런 다음 주제를 전환하여 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, xgboost 등 여러 ML 프레임워크에서 ML 파이프라인을 자동화하고 재사용하는 방법을 설명합니다. 또한 Google Cloud의 또 다른 도구인 Cloud Composer를 사용하여 지속적 학습 파이프라인을 조정하는 방법도 알아봅니다. 마지막으로 MLflow를 사용하여 머신러닝의 전체 수명 주기를 관리하는 방법을 살펴봅니다.
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.
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.