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한줄 소개 [생성형 AI 기초]는 생성형 AI의 개념과 활용법을 배우고 실무 적용하는 방법을 익히는 과정입니다.
관련 기술 생성형 AI(GenAI), 머신러닝(Machine Learning, ML), 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN), 트랜스포머(Transformer), 대규모 언어 모델(Large Language Models), 프롬프트(Prompt)
사전 경험이 필요하지 않습니다.
모듈별 5시간
인트로 세션 1시간
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**[생성형 AI 기초]** 과정에서는 생성형 AI와 기존 머신러닝의 차이점을 명확히 이해하는 것을 목표로 하며, 생성형 AI가 어떻게 활용되는지 다양한 실제 사례를 제공합니다. 특히, 최근 가장 각광받고 있는 대형 언어 모델(LLM)이라는 생성형 AI 모델의 정의와 활용 가능성을 학습하며, 간단한 프롬프트 튜닝을 통해 이러한 모델의 성능을 더욱 효과적으로 이끌어내는 방법을 다룹니다. 또한 다양한 생성형 AI 애플리케이션 툴들을 활용하여, 실무에 바로 적용 가능한 여러 가지 기능과 기술을 습득할 수 있습니다. 이 과정은 생성형 AI에 대한 이해도를 높이는 것뿐만 아니라, 직접 AI 솔루션을 활용해보는 실습을 포함하고 있어 AI 활용 능력을 한 단계 더 끌어올릴 수 있습니다. 생성형 AI의 기본 원리부터 고급 활용 기술까지 포괄적으로 다루어, AI 분야에서의 경쟁력을 강화하고자 하는 모든 분께 적합한 과정입니다.
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📍 사용된 모든 콘텐츠는 Google.org의 승인을 받았거나 Creative Commons 라이센스로 제공되고 있습니다.
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📍 LTP의 경우, [생성형 AI 기초]는 선택 코스이므로 별도의 마무리 세션이 없습니다.
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[생성형 AI 기초] 과정을 모두 완료하셨습니다! 축하드립니다. 🎉
이번 과정을 통해 생성형 AI의 기본 개념을 기존의 머신러닝 및 전통적인 프로그래밍 개발 방식과 비교하며 체계적으로 이해하는 시간을 가지셨을 것입니다. 또한 다양한 생성형 AI 툴을 직접 살펴 보고 익히면서, 이를 적재적소에 효과적으로 활용할 수 있는 방법도 학습하셨습니다. 이번 과정을 통해 생성형 AI의 가능성을 체감하셨길 바랍니다.
생성형 AI와 관련된 도구와 기술은 지금 이 순간에도 빠르게 진화하고 있으며, 새로운 기능과 툴들이 지속적으로 개발되고 있습니다. 이러한 유용한 툴에 민첩하게 적응하는 것은 물론 중요하지만, 새로운 아이디어가 떠오른다면 직접 툴을 기획하고 창의적인 접근을 시도해보는 것도 AI 활용 능력을 더욱 넓히는 좋은 방법이 될 것입니다. 앞으로도 AI에 대한 꾸준한 관심과 학습을 통해, 이론을 넘어서 실무에서도 창의적인 성과를 만들어가시길 응원합니다!
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