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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

59명이 수강하고 있어요.
AISchool
openAI API ChatGPT gemini Gemma multimodal

55,000원

지식공유자: AISchool
총 33개 수업 (4시간 5분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
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중급자를 위해 준비한
[AI · ChatGPT 활용, 자연어 처리] 강의입니다.

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

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
AISchool 입니다.
AISchool의 썸네일
커리큘럼 총 33 개 ˙ 4시간 5분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 실습 안내 사항 1 강
실습 colab 링크 확인하는 법
섹션 1. 강의에서 사용하는 소스코드 다운로드 1 강
강의에서 사용하는 소스코드 다운로드
섹션 2. 실습 환경구성 안내 1 강 ∙ 2분
실습 환경구성 안내 02:00
섹션 3. 구글 제미나이(Google Gemini)란 3 강 ∙ 19분
구글 제미나이(Google Gemini)란 미리보기 07:27 Google Gemini API Key 생성 미리보기 01:04 Google Gemini Quickstart 예제를 통해 Google Gemini API 맛보기 미리보기 11:07
섹션 4. 랭체인(LangChain)과 구글 제미나이(Gemini) API를 연동해보자 1 강 ∙ 7분
랭체인(LangChain)과 구글 제미나이(Gemini) API로 ChatPDF 만들기 07:40
섹션 5. Streamlit - 손쉬운 챗봇 구현을 위한 Streamlit 라이브러리를 살펴보자 3 강 ∙ 19분
Streamlit이란 05:38
Streamlit 설치하기 01:20
Streamlit LLM 기초 예제로 Streamlit으로 LLM 채팅 어플리케이션 만드는 법 살펴보기 미리보기 12:15
섹션 6. Gemini Technical Report 리뷰를 통해 Gemini 모델을 자세히 살펴보자 4 강 ∙ 41분
Gemini (2023) 모델 Technical Report 리뷰 - Introduction 08:04
Gemini (2023) 모델 Technical Report 리뷰 - Model Architecture & Pre-Training Dataset 04:34
Gemini (2023) 모델 Technical Report 리뷰 - Post-Training Models 17:11
Gemini (2023) 모델 Technical Report 리뷰 - Discussion and Conclusion & Qualitative Examples 12:09
섹션 7. Streamlit과 Google Gemini API & OpenAI API를 연동해서 챗봇을 구현해보자 4 강 ∙ 31분
Google Gemini API와 Streamlit을 연동해서 챗봇 만들기 04:44
Google Gemini API와 Streamlit을 연동해서 챗봇 만들기 (Multi-turn 기능 추가) 08:27
OpenAI API & LangChain & Streamlit을 연동해서 ChatPDF를 구현해보자 12:41
Google Gemini API & LangChain & Streamlit을 연동해서 ChatPDF를 구현해보자 05:11
섹션 8. Streamlit과 Google Gemini API를 연동해서 이미지와 상호작용하는 챗봇을 구현해보자 1 강 ∙ 8분
Google Gemini API & Streamlit을 연동해서 이미지와 상호작용하는 멀티모달(Multimodal) 챗봇 AI 어플리케이션을 만들어보자 08:31
섹션 9. OpenAI DALLE 모델로 이미지 생성하기 3 강 ∙ 25분
DALLE 모델을 이용한 이미지 생성 - OpenAI 이미지 생성(Image Generation) API 소개 10:51
DALLE 모델을 이용한 이미지 생성 - OpenAI 이미지 생성(Image Generation) API 실습 미리보기 09:14
OpenAI Image Generation API & Streamlit을 연동해서 AI로 이미지를 생성하는 챗봇을 만들어보자 05:19
섹션 10. Streamlit을 이용해서 개발한 AI 어플리케이션 웹상에 배포해보자 1 강 ∙ 7분
Streamlit을 이용해서 개발한 AI 어플리케이션을 웹상에 배포하기 07:14
섹션 11. 젬마(Gemma) - 구글에서 공개한 Llama 2를 뛰어넘는 오픈소스 LLM 모델 4 강 ∙ 21분
젬마(Gemma)란 미리보기 03:42
Kaggle에서 젬마(Gemma) 모델 사용 신청하기 01:57
젬마(Gemma) 모델을 불러와서 추론(Inference)을 진행해보자 04:40
젬마(Gemma) Fine-Tuning 예제 - Gemma를 Databricks Dolly 15k 데이터셋에 맞게 Fine-Tuning 하기 11:27
섹션 12. Google Gemini 모델의 멀티모달(Multimodal) 능력 테스트해보기 1 강 ∙ 18분
1000개의 멀티모달(Multimodal) 테스트 데이터로 Gemini 모델의 멀티모달(Multimodal) 능력을 테스트해보자 18:16
섹션 13. OpenAI STT API로 네이버 클로바노트 클론을 만들어보자 4 강 ∙ 25분
네이버 클로바노트 서비스 소개 04:11
OpenAI Speech-To-Text(STT) API 기초 예제 05:50
네이버 클로바노트 클론 AI 어플리케이션 구현결과 살펴보기 미리보기 05:00
네이버 클로바노트 클론 AI 어플리케이션 구현하기 10:55
섹션 14. 구글 제미나이 임베딩(Gemini Embedding) 1 강 ∙ 16분
구글 제미나이 임베딩(Gemini Embedding)을 이용한 텍스트 분류(Text Classification) 16:55
강의 게시일 : 2024년 02월 29일 (마지막 업데이트일 : 2024년 03월 17일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️