Course Outline

Google AI Studio 소개

  • Google AI Studio 및 그 기능에 대한 개요
  • 작업 공간 설정 및 인터페이스 탐색
  • Google AI Studio에서 AI 프로젝트 워크플로 이해

데이터 준비 및 Management

  • 데이터세트 가져오기 및 사전 처리
  • 데이터 시각화 도구 탐색
  • AI 프로젝트를 위한 데이터 품질 보장

모델 학습 및 최적화

  • AutoML을 사용하여 빠른 모델 개발
  • TensorFlow 및 PyTorch를 사용한 사용자 정의 모델 교육
  • 하이퍼파라미터 튜닝 및 성능 최적화

모델 배포 및 확장

  • REST API로 모델 배포
  • Google 클라우드 인프라와 모델 통합
  • 프로덕션 사용을 위한 AI 서비스 확장

고급 기능 활용

  • Explainable AI (XAI) 관행 구현
  • 비전, 언어 등을 위한 Google AI API 활용
  • 사전 학습된 모델과 전이 학습 탐색

모니터링 및 문제 해결

  • 성능을 위해 배포된 모델 모니터링
  • 모델 예측 및 피드백 분석
  • AI 워크플로의 일반적인 문제 해결

실제 세계 응용 프로그램

  • Google AI Studio을 기반으로 한 AI 솔루션 사례 연구
  • 시작부터 끝까지 완전한 AI 프로젝트 구축

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신 러닝 개념과 프레임워크에 대한 강력한 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • Google 클라우드 서비스에 대한 지식이 권장됩니다.

청중

  • AI 개발자
  • 머신러닝 엔지니어
  • 데이터 과학자
 21 Hours

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