가장 먼저 만나는
Google Gemini

  • 단계별 학습으로 Gemini 정복하기

    기술 리뷰, 개발 환경 구축, 서비스 구현 등
    이론부터 실습까지 한 번에 학습하기

  • Gemini와 GPT API 성능 평가하기

    Gemini Pro, GPT 4, GPT 3.5 API 성능비교로 Task별 가장 효율이 좋은 API 알아보기

  • Gemini Ultra 강의 무료 업데이트

    Ultra API의 위력을 즉시 체험해볼 수 있도록
    기능 분석과 API 활용을 담은 강의 추후 제공

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AI 생태계를 선도하고 있는 OpenAI와 GPT-4

GPT-4의 독주체제를 무너뜨릴 새로운 AI 모델
Google의 Gemini가 등장했습니다

Google Gemini, Gemini AI, 멀티모달, 제미나이
chatGPT, Gemini, 제미나이, 챗지피티, GPT-4, AI 모델, 멀티모달, multimodal, 구글, Google, Google Gemini

하지만
의심의 목소리도 들려옵니다

AI 언어모델, chatGPT, GPT-4, Gemini, 시연 영상, Gemini 활용, 모델 가격

쏟아지는 LLM 모델, 그리고 GEMINI에 관한 의구심들

9년차 AI 엔지니어와 패스트캠퍼스가
Google Gemini 전격 해부 강의를 준비했습니다



구글과 함께 준비하는 AI 생태계의 미래
Google Gemini를 가장 먼저 마스터하세요

Master Plan 1

단계별 프로젝트로 배우는
Gemini API 활용

기술 리뷰부터 개발 환경, 서비스 구현까지
Google Gemini를 단계별로 학습하여 활용법을 배웁니다.

Point 1 | Gemini Technical Report Review로 깊게 들여다보기

OpenAI API 활용, Gemini review, Gemini Technical Report Review, A Family of Highly Capable Multimodal Models, Gemini Team, Google, 기술 리포트, Google DeepMind, multimodal, 멀티모달, 구글 딥마인드, 논문 리뷰

기술 리포트를 통해 Gemini만의 아키텍처를 분석해보고,
OpenAI GPT와 비교해보며 LLM 서비스를 심도있게 학습합니다.

Point 2 | Gemini 개발 환경 및 멀티모달 사용법 익히기

OpenAI API 활용, Google Vertex AI Studio, Gemini API 활용 멀티모달 호출, 멀티모달 프롬프트 설계, Streamlit로 AI 서비스 백그라운드 구현, Jupiter Lab과 Python library 학습하기, Gemini, Gemini AI, Multimodal AI

Vertex AI, Jupiter Lab 등 Gemini API를 실습하기 위한 환경을 학습하고,
멀티모달 호출을 위한 프롬프트 설계를 실습합니다.

Point 3 | Gemini API를 활용해 4가지 서비스 구현하기

  • 멀티모달 AI 어시스턴트 만들기
    • 자연어 질문 뿐만 아니라 이미지도 이해하고 답변하는 AI 어시스턴트를 구현합니다.
    • Gemini API의 기본적인 적용 방법을 배웁니다.
  • RAG 기반 검색 AI 어시스턴트 만들기
    • 검색 결과에 기반해 사용자의 질문에 응답하는 AI 어시스턴트를 구현합니다.
    • 검색이 필요한 문제를 해결하는 방법을 배웁니다.
  • 동영상 요약 서비스 만들기
    • Gemini의 동영상 이해 능력을 활용하여 동영상 요약 서비스를 만들어 봅니다.
    • Gemini API를 활용하여 동영상을 처리하는 방법에 대해 배웁니다.
  • Tool을 사용하는 AI 어시스턴트 만들기
    • 코드 실행, 검색 수행 및 이미지 생성까지 가능한 다재다능 AI agent를 만듭니다.
    • 문제 해결을 위해 여러가지 Tool을 함께 사용하는 방법을 배웁니다.

AI API 활용의 기본이 되는 챗봇 구현부터, 트렌드를 이끄는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 응용까지.
Gemini API를 활용해 다양한 타입의 AI 서비스 구현을 실습합니다.

Master Plan 2

AI 엔지니어를 위한 API 성능 측정 및 평가

Gemini Embedding API를 이용한 자체 데이터셋 성능 측정과
GPT와 Gemini API 비교로 API를 평가하는 방법을 학습합니다.

Benchmark, MT-Bench 평가, 글쓰기, 추론, 수학, Task, 모델 채점
Writing, Roleplay, Reasoning, Math, Coding, Extraction, STEM, Humanities, Model, Gemini Pro, GPT 4.0, GPT 3.5, Test

Gemini Pro, GPT4, GPT 3.5 세 가지 API의 성능비교를 통해
나의 Task에 가장 효율적으로 활용할 수 있는 모델을 찾아봅니다.

Benchmark, RAG AI 어시스턴트, RAG기반 검색 AI, Test set, IR 평가지표 구현, Gemini AI RAG
RAG AI 평가 기반 마련, 검색 지표 구현, 검색 성능 자체 측정, RAG 기반 검색 AI 어시스턴트 실습, Test Set, MRR, Mean reciprocal rank, Google, Embedding API, 모델 검색 성능 평가, 검색 관련 지표 실제 구현, 데이터 기반

실제 데이터를 바탕으로 모델 성능을 평가해보며
과거 모델과 개선 모델을 비교하는 방법을 배웁니다.

Master Plan 3

Gemini Ultra API를 가장 빠르게 만나기

2024년 상반기에 공개될 예정인 Gemini Ultra API.
그 위력을 가장 빠르게 확인할 수 있도록, 업데이트 강의를 무료로 제공합니다.

Q&A
Question 1.
어떤 분들이
수강하시면 좋을까요?
· Google의 Gemini API를 사용해 시각 능력까지 가진
  LLM을 활용하여 
애플리케이션을 만들고 싶으신 분
· OpenAI API를 포함한 한 종류 이상의 LLM API를 활용 할 줄 알지만,
 
자신의 문제에 더 적합한 LLM을 찾기 위해 실험하시고 싶으신 분
· 여러 LLM를 다루는 AI Engineer로서 커리어를 쌓고 싶으신 분
Question 2.
필요한
선수 지식이 있을까요?
· 기본적인 터미널, IDE 활용 방법에 대한 이해 또는 사용 경험
· 기초적인 Python 문법에 대한 이해 또는 사용 경험
Question 3.
개발 환경은
어떠한가요?
· Jupyter Lab
· Visual Studio Code (Windows, Mac)
Liam 강사님

[ 이력 ]
현) 국내 IT 대기업 엔지니어

프로젝트 및 연구 경력

∙ Open Domain Question Answering을 위한 IR, MRC 모델 개발
• PLM(Pretrained Language Model) 개발
• Task-Oriented Dialogue System 개발

커리큘럼

아래의 모든 강의를 초격차 패키지 하나로 모두 들을 수 있습니다.
지금 한 번만 결제하고 모든 강의를 평생 소장하세요!

Part1. Introduction

Part2. Gemini 깊게 들여다보기

Part3. Gemini 프로젝트를 위한 사전 학습

Part4. Gemini API 사용하기

Part5. Gemini 실전 프로젝트

Part6. 모델 성능 평가하기

상세커리큘럼 보기
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