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AI · ChatGPT 활용

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기

구글 제미나이(Gemini) 모델의 개념과 Gemini API 활용 방법을 학습하고, Streamlit을 이용해서 다양한 AI 어플리케이션을 만들어보는 강의입니다.

(5.0) 수강평 1개

수강생 154명

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중급자를 위해 준비한
[AI · ChatGPT 활용, 자연어 처리] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 구글 제미나이(Gemini) 모델의 구조와 특징

  • 구글 제미나이(Gemini) API를 이용해서 멀티모달(Multimodal) AI 어플리케이션을 만드는 법

  • Streamlit으로 AI 어플리케이션을 만드는 법

  • 젬마(Gemma) 모델의 개념과 내가 원하는 데이터셋에 Gemma 모델을 Fine-Tuning하는 법

  • OpenAI API를 이용해서 다양한 AI 어플리케이션을 만드는 법

구글에서 공개한 최신 Multimodal LLM Gemini(제미나이)!

멀티모달 LLM Gemini(제미나이)의 개념과 API 사용방법을 학습한뒤 Streamlit을 이용해서 직접 AI 어플리케이션을 만들어봅니다.

이런 분들께 추천해요

Multimodal LLM Gemini 모델의 원리와 사용법을 학습하고 싶은 분

Streamlit을 이용한 AI 어플리케이션을 개발해보고 싶은 분

GPT 외에 다양한 LLM 모델을 비교 및 검토해보고 싶으신 분

Q&A 💬

Q. 구글 Gemini(제미나이)란 무엇인가요?

Google Gemini(제미나이)는 Google DeepMind에 의해 개발된 최첨단 멀티모달(Multimodal) 대형 언어 모델입니다. 이전 모델인 LaMDA와 PaLM 2의 후속작으로 설계되었으며 Gemini는 데이터 센터부터 모바일 장치에 이르기까지 다양한 플랫폼에서 다양한 작업을 수행하도록 설계된 세 가지 버전, 즉 Gemini Ultra, Gemini Pro, Gemini Nano로 나뉩니다.

2023년 12월 6일에 소개된 Gemini는 OpenAI의 GPT-4에 대한 경쟁자로 위치하며, ChatGPT와 같은 Google의 생성형 인공 지능 챗봇 Gemini 서비스를 제공합니다.

Multimodal로 학습되었기 때문에 기존 LLM이 다루던 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 동영상을 이해하고 생성할 수 있습니다.

Q. 선수 지식이 필요한가요?

본 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기] 강의는 Python, 자연어처리, LLM, OpenAI API, LangChain에 대한 선수지식을 가지고 있다는 가정하에 강의가 진행됩니다. 따라서 선수강의인 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기], [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기] 강의를 먼저 수강하시길 바랍니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 구글 제미나이(Gemini) 모델의 구조와 특징을 학습하고 싶은 분

  • 구글 제미나이(Gemini) API를 이용해서 멀티모달(Multimodal) AI 어플리케이션을 만들어보고 싶은 분

  • Streamlit을 이용해서 AI 어플리케이션을 만드는 법을 학습하고 싶은 분

  • 딥러닝 연구 관련 직종으로 취업을 원하시는 분

  • 인공지능/딥러닝 관련 연구를 진행하고 싶은 분

  • 인공지능(AI) 대학원을 준비 중이신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 사용 경험

  • Python의 List와 Dictionary 같은 기본 자료구조에 대한 이해

  • 선수강의 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기] 수강경험

  • 선수강의 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기] 수강경험

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AISchool입니다.

커리큘럼

전체

39개 ∙ (5시간 18분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

  • 실습 colab 링크 확인하는 법

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마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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