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Introduction to Generative AI - 한국어
생성형 AI란 무엇이고 어떻게 사용하며 전통적인 머신러닝 방법과는 어떻게 다른지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. 직접 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도 다룹니다.
Professional Cloud Architect Renewal Exam Learning Path
This learning path guides you through a curated collection of on-demand courses and labs and skill badges that provide you with real-world, hands-on experience to prepare for the Professional Cloud Architect Renewal Exam. The Professional Cloud Architect Renewal Exam is available to certified individuals who want to renew their active Professional Cloud Architect certification and are within their renewal eligibility period (60 days prior to and 30 days after the certification expiration date). Once you complete the path, check out the Professional Cloud Architect Renewal Exam Guide on https://services.google.com/fh/files/misc/professional_cloud_architect_renewal_exam_guide_eng.pdf
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Introduction to Large Language Models - 한국어
이 과정은 입문용 마이크로 학습 과정으로, 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이고, LLM을 활용할 수 있는 사용 사례로는 어떤 것이 있으며, 프롬프트 조정을 사용해 LLM 성능을 개선하는 방법은 무엇인지 알아봅니다. 또한 자체 생성형 AI 앱을 개발하는 데 도움이 되는 Google 도구에 대해서도...
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Prompt Design in Vertex AI
초급 Prompt Design in Vertex AI 기술 배지를 완료하여 Vertex AI 내 프롬프트 엔지니어링, 이미지 분석, 멀티모달 생성형 기술과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 효과적인 프롬프트를 만들고 생성형 AI 출력을 안내하며 실제 마케팅 분야 시나리오에 Gemini 모델을 적용하는 방법을 알아보세요. 기술...
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Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud
In this course, you will learn about the various services Google Cloud offers for modernizing retail applications and infrastructure. Through a series of lecture content and hands-on labs, you will gain practical experience deploying cutting-edge retail and ecommerce solutions on...
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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어
이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.
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Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache...
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Vertex AI Search for Commerce
This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
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Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI - 한국어
이 과정에서는 생성형 AI 모델을 배포하고 관리할 때 MLOps팀이 직면하는 고유한 과제를 파악하는 데 필요한 지식과 도구를 제공하고 Vertex AI가 어떻게 AI팀이 MLOps 프로세스를 간소화하고 생성형 AI 프로젝트에서 성공을 거둘 수 있도록 지원하는지 살펴봅니다.
09
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 한국어
이 과정은 머신러닝 실무자에게 생성형 AI 모델과 예측형 AI 모델을 평가하는 데 필요한 도구, 기술, 권장사항을 제공합니다. 모델 평가는 프로덕션 단계의 ML 시스템이 안정적이고 정확하고 성능이 우수한 결과를 제공할 수 있게 하는 중요한 분야입니다. 강의 참가자는 다양한 평가 측정항목, 방법,...
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Vertex AI: Qwik Start
이 실습에서는 BigQuery를 사용하여 데이터 처리 및 탐색적 데이터 분석을 수행하고 Vertex AI 플랫폼을 통해 TensorFlow Regressor 커스텀 모델을 학습 및 배포하여 고객 평생 가치(CLV)를 예측합니다. 이 실습의 목적은 실제 사용 사례로서 가치가 높은 예측 CLV를 통해 Vertex AI를 소개하는...
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Vertex AI Studio 시작하기
이 실습에서는 Vertex AI Studio에서 Gemini의 멀티모달 기능으로 프롬프트와 대화를 만드는 방법을 알아봅니다.
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Gen AI SDK를 사용하여 Google 생성형 AI 시작하기
이 실습에서는 Google 생성형 AI 서비스 및 모델을 시작하는 데 도움이 되는 Python용 Google Gen AI SDK의 주요 기능을 알아봅니다.
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Vertex AI의 Gemini API로 생성형 AI 살펴보기: 챌린지 실습
이 챌린지 실습에서는 'Vertex AI의 Gemini API로 생성형 AI 살펴보기' 과정의 실습에서 배운 기술과 지식을 테스트합니다. 실습을 시작하기 전에 이전 실습의 내용을 숙지해야 합니다.
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Vertex AI의 프롬프트 설계: 챌린지 실습
이 챌린지 실습에서는 Vertex AI의 프롬프트 설계 과정의 실습에서 배운 기술과 지식을 테스트합니다. 실습을 시작하기 전에 이전 실습의 내용을 숙지해야 합니다.
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Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI: 챌린지 실습
이 챌린지 실습에서는 Vertex AI를 사용하여 모델 파이프라인을 학습, 배포, 생성합니다.
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Vertex AI의 Gemini API를 사용하는 멀티모달 검색 증강 생성(RAG)
이 실습에서는 Vertex AI의 Gemini API를 사용하여 멀티모달 검색 증강 생성(RAG)을 수행하는 방법을 알아봅니다.
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Vertex AI에서 Gemini 모델 그라운딩
Vertex AI에서 그라운딩을 사용하여 자체 문서와 데이터에 그라운딩된 콘텐츠를 생성하는 방법을 알아봅니다.
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Vertex AI의 생성형 AI: 프롬프트 설계
이 실습은 Google Cloud의 생성형 AI를 직접 경험해 볼 수 있도록 구성된 시리즈 중 하나입니다.
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Build a Multi-Modal GenAI Application: Challenge Lab
This challenge lab evaluates your understanding of Google's Vertex AI SDK for integrating generative AI models to build an Image generator app, and an app which enables you to ask questions about images and receive insightful text-based responses.