ARC122

개요

챌린지 실습에서는 특정 시나리오와 일련의 작업이 주어집니다. 단계별 안내를 따르는 대신, 과정의 실습에서 배운 기술을 사용하여 스스로 작업을 완료하는 방법을 알아내 보세요. 이 페이지에 표시되어 있는 자동 채점 시스템에서 작업을 올바르게 완료했는지 피드백을 제공합니다.

챌린지 실습을 진행할 때는 새로운 Google Cloud 개념에 대한 정보가 제공되지 않습니다. 학습한 기술을 응용하여 기본값을 변경하거나 오류 메시지를 읽고 조사하여 실수를 바로잡아야 합니다.

100점을 받으려면 시간 내에 모든 작업을 성공적으로 완료해야 합니다.

설정

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

챌린지 시나리오

이제 막 주니어 머신러닝 엔지니어로 일하기 시작했다고 가정해 봅시다. 여러분은 지금까지 팀의 모델 학습을 지원했고, 지금은 Google Cloud Machine Learning API를 사용하는 방법을 학습하고 있습니다.

여러분은 이러한 작업에 필요한 기술과 지식을 보유하고 있어야 합니다.

챌린지

Vision API를 사용하여 제공된 이미지에서 텍스트와 전 세계 랜드마크를 감지합니다.

따라야 할 몇 가지 기준은 다음과 같습니다.

• 필요한 모든 API(예: Cloud Vision, Cloud Translation, Cloud Natural Language)가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.
• 달리 지시가 없는 한 모든 리소스는 리전에서 만듭니다.

각 작업은 아래에 자세히 설명되어 있습니다.

작업 1. 리소스 확인

1. 제공된 스크립트에서 사용할 API 키를 생성하고 환경 변수 API_KEY에 저장했는지 확인합니다.
2. 이 실습에 사용할 이미지가 포함된 -bucket이라는 버킷이 생성되었습니다.
3. 버킷의 객체에 공개적으로 액세스할 수 있는지 확인합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. API 키 만들기

작업 2. Request.json 파일 만들기

request.json 파일을 만듭니다. 필요한 작업에 맞게 이 파일을 수정합니다.

{ "requests": [ { "image": { "source": { "gcsImageUri": } }, "features": [ { "type": "maxResults": 10 } ] } ] }

작업 3. json 파일 업데이트

1. json 파일을 업데이트합니다.

• 버킷/이미지를 gcsImageUri에 추가합니다.
• type에 메서드를 추가합니다. 먼저 Vision API의 TEXT_DETECTION 메서드를 사용합니다.

2. 아래에 제공된 curl을 사용하여 Vision API를 호출합니다. 텍스트 감지 및 랜드마크 감지 메서드를 사용하려면 YOUR_JSON을 이전에 만든 파일 이름으로 바꿔야 합니다.

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY}

curl 응답을 text-response.json 파일에 저장합니다.

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY} -o text-response.json

Cloud Storage에 출력 업로드

다음 명령어를 실행하여 활동 추적 검증을 위해 Cloud Storage에 curl 응답을 업로드합니다.

gsutil cp text-response.json gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Cloud Vision API로 이미지 분석

3. 이제 LANDMARK_DETECTION 메서드를 사용하도록 json 파일을 업데이트합니다.

4. curl을 사용하여 Vision API를 다시 호출합니다.

curl 응답을 landmark-response.json 파일에 저장합니다.

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY} -o landmark-response.json

Cloud Storage에 출력 업로드

다음 명령어를 실행하여 활동 추적 검증을 위해 Cloud Storage에 curl 응답을 업로드합니다.

gsutil cp landmark-response.json gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Cloud Vision API로 이미지 분석

인용: Manif des Sans-Papiers(2017년 2월 9일, 찰스 허친스 촬영), 무료 미디어 저장소 Wikimedia Commons. https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Manif_des_Sans-Papiers.jpg에서 가져옴. 이 파일은 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 2.0 일반 라이선스에 따라 사용이 허가되었습니다.

수고하셨습니다

Vision API를 사용하여 제공된 이미지에서 텍스트와 전 세계 랜드마크를 감지하는 방법을 알아보았습니다.

다음 기술 배지 획득

이 사용자 주도형 실습은 Cloud Vision API로 이미지 분석 기술 배지 과정의 일부입니다. 이 기술 배지 과정을 완료하면 위의 배지를 획득하여 수료를 인증할 수 있습니다. 이력서 및 소셜 플랫폼에 배지를 공유하고 #GoogleCloudBadge 해시태그를 사용해 스스로 달성한 업적을 널리 알리세요.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2026년 1월 5일

실습 최종 테스트: 2024년 11월 11일

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