인공지능

/

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 141명

openAI APIChatGPTgeminiGemmamultimodal
Thumbnail

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

llm_part3_1

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

안녕하세요
AISchool입니다.

커리큘럼

전체

39개 ∙ (5시간 18분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

  • 실습 colab 링크 확인하는 법

강의 게시일: 2024년 02월 29일
마지막 업데이트일: 2024년 09월 29일

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!