구글에서 무료로 AI 코스들을 많이 열어주었네요!! 대부분 아주 짧아 깊은 내용을 다루고 있지는 않지만 AI 공부에 있어서 꼭 알아야 하는 꼭지점들을 잘 정리해주고 있어서 공부의 방향성을 잡기에 좋아보입니다! 모두 한글 스크립트가 친절히 제공되고 있으니 가벼운 마음으로 청취해보세요!

1. Introduction to Generative AI

   1. 생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명

   2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=ko

2. Introduction to Large Language Models

   1. 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법 학습

   2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539?locale=ko

3. Introduction to Responsible AI

   1. 책임감 있는 AI란 무엇이고 이것이 왜 중요하며 Google에서는 어떻게 제품에 책임감 있는 AI를 구현하고 있는지 설명

   2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/554?locale=ko

4. Introduction to Image Generation

   1. 산 모델의 이론과 Vertex AI에서 이 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 소개

   2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541?locale=ko

5. Encoder-Decoder Architecture

   1. 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요

   2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/543?locale=ko

6. Attention Mechanism

   1. 이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.

   2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/537?locale=ko

7. Transformer Models and BERT Model

   1. ansformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개

   2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/538?locale=ko

8. Create Image Captioning Models

   1. 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법

   2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/542?locale=ko

9. Introduction to Generative AI Studio

   1. 생성형 AI 모델의 프로토타입을 제작하고 맞춤설정하여 애플리케이션에서 해당 기능을 사용할 수 있도록 도와주는 Vertex AI 제품인 생성형 AI 스튜디오를 소개

   2. https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/552?locale=ko