가장 먼저 만나는 Google Gemini

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

[1+1 이벤트 : 6월 26일 쿠폰 자동발급]가장 먼저 만나는 Google Gemini

정가~~350,000원~~

할인 금액(-30%) 105,000원

현재 판매가245,000원

월 20,417원

* 12개월 무이자 할부 시

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기본 정보

· 6개 대주제, 30 여개 강의 클립 (약 7시간 분량)
· 입문 - 실전

강의 특징

· 수강료 1회 결제로 평생 소장
· 부가 학습 자료 제공

AI 생태계를 선도하고 있는 OpenAI와 GPT-4

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

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

01. Gemini 강의로 얻어갈 수 있는 것들

· Introduction
· 구글 Gemini 둘러보기
· Bard로 Gemini 경험해보기

Part2. Gemini 깊게 들여다보기

01. LLM 춘추전국시대: LLM 역사 알아보기

· LLM 춘추전국시대: LLM 역사 알아보기

02. Gemini vs ChatGPT

· Gemini technical report 리뷰
· OpenAI ChatGPT와 비교하기

Part3. Gemini 프로젝트를 위한 사전 학습

01. 실습 환경 설정하기

· Jupyter lab 알아보기

02. 데이터를 다루는 방법 배우기

· pandas로 데이터 핸들링하기 기초
· NumPy로 수치 데이터 다루기 기초
· Matplotlib으로 시각화하기 기초

03. Python만으로 빠르게 웹 서비스 만들기

· Streamlit 소개
· Streamlit 사용법

Part4. Gemini API 사용하기

01. Gemini API 사용법 알아보기

· Google Vertex AI Studio Playground 소개
· Gemini API 자연어 호출 사용하기
· Gemini를 위한 멀티모달 프롬프트 설계
· Gemini API를 이용해 멀티모달 호출하기 (1)
· Gemini API를 이용해 멀티모달 호출하기 (2)

02. Gemini의 강점과 한계

· Gemini의 강점과 한계

Part5. Gemini 실전 프로젝트

01. Gemini를 이용한 AI 서비스 만들기 개요

· Gemini를 이용한 AI 서비스 만들기 개요

02. Gemini를 이용하여 멀티모달 AI 어시스턴트 만들기

· Gemini를 이용하여 멀티모달 AI 어시스턴트 만들기

03. Gemini로 동영상 요약 서비스 만들기

· 동영상 요약 서비스 만들기

04. Gemini로 검색을 할 수 있는 AI 어시스턴트 만들기

· RAG기반 검색 AI 어시스턴트 만들기 (1)
· RAG기반 검색 AI 어시스턴트 만들기 (2)

05. Gemini로 Tool을 사용하는 AI 어시스턴트

· Tool을 사용하는 AI 어시스턴트 만들기 (1)
· Tool을 사용하는 AI 어시스턴트 만들기 (2)

Part6. 모델 성능 평가하기

01. 모델 성능 평가를 왜 해야할까?

· 모델 성능을 측정해야 하는 이유와 방법

02. 모델 비교하기

· LLM as a Judge - AI 어시스턴트의 만족도 비교하기 (1)
· LLM as a Judge - AI 어시스턴트의 만족도 비교하기 (2)

03. 모델 성능 평가하기

· 검색 성능 측정하기 (1)
· 검색 성능 측정하기 (2)

Part7. Gemini Update

01. 모델 성능 평가하기

· 업데이트 된 Gemini Model 시리즈 알아보기
· 구조화된 출력을 지원하는 Controlled Generation
· Gemini Controlled Generation 사용법
· 긴 프롬프트를 더 저렴하고 빠르게 사용하기 위한 Context Caching
· Gemini Context Caching 사용법

상세커리큘럼 보기

[1+1 이벤트 : 6월 26일 쿠폰 자동발급]가장 먼저 만나는 Google Gemini

정가~~350,000원~~

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월 20,417원

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학습규정 총 학습기간:
– 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 1개월(30일), 무료 수강 기간은 31일차 이후로 무제한이며,  유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
– 본 패키지는 약 7시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
– 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정됩니다. (사전 예약 강의의 경우 1차 강의 오픈일) 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
* 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.
– 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인이벤트 적용 불가 합니다.
– 콘텐츠는 향후 당사의 일정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다.
– 쿠폰 적용이나 프로모션 등으로 인해 5만원 이하의 금액으로 강의를 결제할 경우, 할부가 적용되지 않습니다.

주의사항 * 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
* 해당 강의는 사전 예약 판매 상품으로, 강의 영상이 순차적으로 업데이트될 예정입니다. 
* 해당 강의의 세부 커리큘럼은 촬영 및 편집을 거치며 일부 변경될 수 있으나, 전반적인 강의 내용에는 변동이 없습니다.
* Window/Mac 운영체제에서 수강하실 수 있습니다.

환불규정 – 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
– 쿠폰을 사용하여 강의를 결제하신 후 취소/환불 시 쿠폰은 복구되지 않습니다.

– 수강시작 후 7일 이내, 미 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 이내, 1강 이상 수강 시 전체 강의에서 수강한 강의의 비율에 해당하는 수강료를 차감 후 환불 가능합니다.

– 수강시작 후 7일 초과 시, 정상(유료) 수강기간인 30일 대비 잔여일에 대해 아래 환불규정에 따라 환불 가능합니다.

환불요청일 시 기준
: 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불
: 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불
: 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음

* 보다 자세한 환불 규정은 홈페이지 취소/환불 정책에서 확인 가능합니다.

패스트캠퍼스 정책 안내 [패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책]
패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 1개의 아이디로 여러명이 공유하는 형태를 금지하고 있습니다.
동시접속에 대한 기록은 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 이후 서비스 이용이 제한될 수 있습니다.

[기기제한 정책]
패스트캠퍼스 온라인 강의 시청을 위해서는 ID별 최대 3개의 기기를 등록할 수 있으며, 기기 등록은 온라인 강의장 접속 시 자동 등록됩니다.
최대 갯수를 초과하였을 경우 등록된 기기 해제가 필요합니다.

[저작권 정책]
패스트캠퍼스의 모든 강의는 무단 배포 및 가공하는 행위, 캡쳐 및 녹화하여 공유하는 행위, 무단으로 판매하는 행위 등 일체의 저작권 침해 행위를 금지합니다.
부정 사용이 적발될 경우 저작권법 위반에 의한 법적인 제재를 받으실 수 있습니다.

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