이 모듈에서는 먼저, AI 기능을 보여주는 사용 사례를 알아봅니다. 그런 다음 컴퓨팅, 스토리지 등 클라우드 인프라를 포함한 AI 기반을 중점적으로 살펴봅니다. 또한 Google Cloud 기반의 주요 데이터 및 AI 개발 제품도 살펴봅니다. 마지막으로, 데이터를 AI로 전환해 주는 ML 모델을 빌드하기 위해 BigQuery ML을 사용하는 방법을 시연합니다.

이 모듈에서는 사전 학습된 API같이 즉시 사용 가능한 솔루션부터 AutoML 같은 노 코드 및 로우 코드 솔루션, 커스텀 학습 같은 코드 기반 솔루션에 이르기까지 Google Cloud에서 ML 프로젝트를 개발하는 다양한 옵션을 살펴봅니다. 적합한 개발 도구를 판단하는 데 참고할 수 있도록 각 옵션의 장점과 단점을 비교합니다.

이 모듈에서는 데이터 준비, 모델 개발, Vertex AI 기반 모델 서빙에 이르는 ML 워크플로를 살펴봅니다. Vertex AI Pipelines를 사용하여 이 워크플로를 자동화된 파이프라인으로 변환하는 방법도 설명합니다.

이 모듈에서는 최신 AI 기술인 생성형 AI와 생성형 AI 프로젝트를 개발하는 데 필요한 필수 툴킷을 소개합니다. 먼저 Google Cloud를 기반으로 생성형 AI 워크플로를 살펴보겠습니다. 그런 다음, Gen AI Studio와 Model Garden을 사용하여 Gemini 멀티모달에 액세스하고 프롬프트를 설계하고 모델을 조정하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 AI 솔루션에 내장된 생성형 AI 기능을 알아봅니다.

이 모듈에서는 가장 중요한 개념, 도구, 기술, 제품을 살펴보면서 전체 과정을 요약합니다.