생성형 AI: 기본 개념 이해'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 생성형 AI의 기본 개념을 이해하기 위해 AI, ML, 생성형 AI의 차이점을 살펴보고 다양한 데이터 유형에서 생성형 AI로 어떻게 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 알아봅니다. 파운데이션 모델의 제한사항과 책임감 있고 안전한 AI 개발 및 배포의 주요 과제를 해결할 수 있도록 Google Cloud 전략에 관한 인사이트도 제공합니다.
생성형 AI: 기본 개념 이해
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Beginner level
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3 hours to complete
3 weeks at 1 hour a week
Flexible schedule
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What you'll learn
주요 생성형 AI 개념을 정의하고 설명합니다. 생성형 AI에서 다양한 데이터 유형을 사용하여 비즈니스 문제를 해결하고 혁신을 주도하며 경쟁력을 확보하는 방법을 설명합니다.
생성형 AI에서 파운데이션 모델의 기능과 제한사항 등 그 역할을 설명합니다.
LLM 제한사항을 해결하기 위해 Google Cloud에서 추천하는 전략을 설명합니다.
조직에서의 책임감 있고 안전한 AI 개발 및 배포와 관련된 과제와 주요 요인을 설명합니다.
Skills you'll gain
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July 2025
Assessments
3 assignments
Taught in Korean
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
There are 4 modules in this course
이 모듈에서는 데이터와 AI 모델 성능 간의 관계에 초점을 맞춰 생성형 AI의 주요 개념과 각 개념의 차이점을 다룹니다. 또한 머신러닝의 여러 유형을 구분해 보고 각 유형별 Google Cloud 사용 사례도 알아봅니다.
What's included
1 assignment5 plugins
이 모듈은 생성형 AI가 어떻게 다양한 유형의 데이터를 활용하여 혁신을 촉진하고, 비즈니스 문제를 해결하며, 경쟁력을 확보하는지를 다룹니다.
What's included
1 assignment3 plugins
이 모듈에서는 생성형 AI에서 파운데이션 모델의 기능을 그 잠재력 및 제약 조건과 함께 설명합니다.
What's included
1 assignment2 plugins
이 모듈은 과정 복습 리소스를 제공합니다.
What's included
1 reading
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