패스트캠퍼스 환급챌린지 4일차: 차원이 다른 연구 프로세스: 연구자를 위한 AI툴 활용법 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

 

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4일차 소감:

이전에도 그랬지만, 현재 시점으로는 구글이 최근에 공개한 미친 성능의 모델이 chatgpt보다 좋아지고, ui도 변경되고, 모델도 많아 지면서.. (특히 요즘 deep research 부분이.. 많아져서 굳이 이 강의를 들어서 해야 되나 싶은 생각도 없잖아 들기는 함..) 기존의 강의 내용하고는 다른 부분이 발견이 되었다..

요런거는 강의 업데이트 해주거나 하는 부분이 필요하지 않나 싶다;; 무튼 금일은 gemini를 기반으로 이야기를 했는데, 기존에 bard로 되어 있을 때 몇번 써보고 성능 차이가 너무 나서 안썻으나, gemini로 되고 나서는 제대로 써볼 기회가 없었는데, 오늘 보니 꽤나 괜찮은거 같다라는 생각이 든다. 결국엔 데이터에 있어서는 구글이 앞도 하고 있기에 내 생각엔 결국엔 돌고 돌아 구글..(가즈아 내 주식!!!) 

아 그리고 강의가 왠지 박준, 구요한 두사람이 동일한 것을 연속으로 하는 느낌이긴 한데, 뭐 복습하는 느낌으로 들을만 하다는 것이 내 생각이다. 

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ch01-06. Gemini, Google AI Studio 활용법 알아보기

 

구글 Gemini 활용법 및 기능 소개
- 구글에서 발표한 Gemini 와 Studio ai 활용 방법을 설명합니다.
- 재미나리 엔드레스 모드 선택 및 이미지 연결 방법을 다룹니다.
- 로컬 Instagram 업로드 불가능, 허브 접속 및 계정 연동 기능을 소개합니다.

구글 생태계 연동 연동 확장 프로그램 활용법
- 유튜브 연동 확장 프로그램을 사용하여 제품 정보를 효율적으로 수집하는 방법을 설명.
- 확장 프로그램을 통해 유튜브 영상 검색 및 링크 제공, 영상 설명 추가 기능 활용 가능.
- 검색 결과를 바탕으로 콘텐츠 제작 및 활용 방안 제시.

- 그외 엑셀 및 구글 드라이브 등 연동해서 하는 것도 가능함 안내.

이미지 생성 모델의 한국어 및 영어 지원
- 한국어로 이미지 생성 시 제한적인 기능 제공한다고 하였으나, 실제 현재는 한국어 지원 매우 잘됨.
- 내장 이미지 제공 및 사용자 이미지 업로드 기능 지원.

문서 처리 및 답변 생성 과정 분석
- PDF 파일 업로드 후 답변 생성 과정을 설명하고, 다양한 답변 생성 방법을 제시한다.
- 세 개의 답변을 동시에 생성하고, 사용자 피드백을 통해 답변을 개선하는 기능을 소개한다.
- 원하는 답변이 나올 때까지 반복적으로 답변 생성 단계를 수행할 수 있음을 강조한다.

AI 모델 개선을 위한 피드백 분석
- 구글 검색 결과에 대한 피드백을 통해 AI 모델의 CPD 가능성을 확인하고 개선 방향을 모색한다.
- 피드백 길이 조절(짧게/길게) 및 응답 스타일 조정을 통해 모델 성능 향상을 도모한다.
- 공유 버튼 기능을 통해 생성된 링크를 활용하여 답변 내용을 공유하고, 필요시 수정 및 제외 기능을 사용한다.

- 이메일 작성 및 구글 닥으로 바로 추출이 가능하다. 

AI 기반 콘텐츠 생성 플랫폼 비교 분석
- 다양한 AI 기반 콘텐츠 생성 플랫폼의 특징과 차이점을 설명.
- 특히,  출처 확인 기능이 아직까지는 더 좋은 것 같다. (open ai 대비)
- 콘텐츠 생성 과정에서의 링크 생성, 관련 콘텐츠 검색 기능 등을 중점적으로 다룸.

Fewshot pompt 제공
- 데이터를 처리하고 버리는 과정을 설명하며, 헤더 없이 입력과 출력을 처리하는 방법을 제시한다.
- Few shot 기법의 prompt를 작성하기 편하게 되어 있어서, 예시를 통한 뭔가를 만들려고 하면 매우 좋은 것 같다 (Structured prompt) 그리고 강의와는 다르게 Tune a Model 이라는 메뉴에서 할 수 있다.

 

① 오늘자 날짜, 공부 시작 시각 포함 사진 1장

② 오늘자 날짜, 공부 종료 시각 포함 사진 1장

③ 1개 클립 수강 인증 사진 (강의장 목록 캡쳐, 강의 내용이 담긴 수강화면이 보이지 않도록) 1장

④ 학습 인증샷 1장 이상 (ex. 필기 촬영, 작업물, 등)

 

필수 URL: https://abit.ly/lisbva

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