Ali Sabbah
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책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 11월 8, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 한국어
Earned 11월 6, 2023 EST
책임감 있는 AI 소개
Earned 11월 6, 2023 EST
대규모 언어 모델 소개
Earned 11월 5, 2023 EST
생성형 AI 소개
Earned 11월 5, 2023 EST
어텐션 메커니즘
Earned 11월 5, 2023 EST
인코더-디코더 아키텍처
Earned 11월 5, 2023 EST
Transformer 모델 및 BERT 모델
Earned 11월 5, 2023 EST
Google Cloud 운영으로 확장하기
Earned 8월 29, 2023 EDT
Google Cloud로 인프라 및 애플리케이션 현대화
Earned 8월 9, 2023 EDT
Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기
Earned 7월 31, 2023 EDT
Google Cloud를 통한 디지털 혁신
Earned 7월 15, 2023 EDT
Apigee X 배포 및 관리하기
Earned 6월 11, 2023 EDT
Apigee X를 사용한 API 개발 및 보호
Earned 6월 8, 2023 EDT
Apigee API Platform을 사용한 API 개발
Earned 6월 3, 2023 EDT
Apigee API Platform을 사용한 API 보안
Earned 5월 27, 2023 EDT
Apigee API Platform을 사용한 API 설계 및 기초
Earned 5월 21, 2023 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 5월 16, 2023 EDT
기업에서 인공지능과 머신러닝의 사용이 계속 증가함에 따라 책임감 있는 빌드의 중요성도 커지고 있습니다. 대부분의 기업은 책임감 있는 AI를 실천하기가 말처럼 쉽지 않습니다. 조직에서 책임감 있는 AI를 운영하는 방법에 관심이 있다면 이 과정이 도움이 될 것입니다.
이 과정에서 책임감 있는 AI를 위해 현재 Google Cloud가 기울이고 있는 노력, 권장사항, Google Cloud가 얻은 교훈을 알아보면 책임감 있는 AI 접근 방식을 구축하기 위한 프레임워크를 수립할 수 있을 것입니다.
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Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models, Introduction to Responsible AI 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 최종 퀴즈를 풀어보고 생성형 AI의 기본 개념을 제대로 이해했는지 확인해 보세요.
기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 지식을 숙지한 사람에게 Google Cloud에서 발급하는 디지털 배지입니다. 프로필을 공개하고 기술 배지를 소셜 미디어 프로필에 추가하여 공유하세요.
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책임감 있는 AI란 무엇이고 이것이 왜 중요하며 Google에서는 어떻게 제품에 책임감 있는 AI를 구현하고 있는지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. Google의 7가지 AI 원칙도 소개합니다.
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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 다룹니다.
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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.
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이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.
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이 과정은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다. 인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소와 이러한 모델의 학습 및 서빙 방법에 대해 알아봅니다. 해당하는 실습 둘러보기에서는 TensorFlow에서 시를 짓는 인코더-디코더 아키텍처를 처음부터 간단하게 구현하는 코딩을 해봅니다.
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이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.
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규모와 관계없이 모든 조직이 클라우드의 강력한 기능과 유연성을 활용하여 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 클라우드 리소스를 효과적으로 관리하고 확장하는 것은 복잡한 작업일 수 있습니다. 이 과정에서는 클라우드의 현대적 운영, 안정성, 복원력의 기본 개념과 Google Cloud가 이러한 노력을 지원하는 데 어떤 도움이 되는지 살펴봅니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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많은 기존 기업은 최신 고객 기대에 부응할 수 없는 기존 시스템과 앱을 사용합니다. 비즈니스 리더는 노후화된 IT 시스템을 유지할지 아니면 새로운 제품과 서비스에 투자할지 결정해야 하는 경우가 많습니다. 이 과정에서는 이러한 과제를 살펴보고 클라우드 기술을 사용하여 이를 극복할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
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클라우드 기술은 강력한 자산이며, 데이터와 결합하면 혁신과 향상된 고객 경험을 위한 촉매제가 됩니다. 'Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기' 과정에서는 조직이 클라우드를 활용하여 데이터의 접근성, 실행 가능성, 가치를 높이는 방법을 살펴봅니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
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디지털 혁신은 현대 조직에 있어 중요한 여정이며, 의미 있는 혁신으로 나아가기 위해서는 가장 먼저 클라우드 컴퓨팅에 대한 강력한 기준을 수립해야 합니다. 'Google Cloud를 통한 디지털 혁신' 과정에서는 조직이 운영을 현대화하는 데 도움이 되는 핵심 기술과 전략적 프레임워크를 소개합니다. 이 과정에서는 기본적인 클라우드 개념, 글로벌 네트워크 인프라, 공동 책임 모델을 살펴보고 리더가 클라우드로의 전환을 자신 있게 이끌 수 있도록 지원합니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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Apigee X 배포 및 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Apigee X 아키텍처, Google Cloud 프로젝트 내에서 Apigee X 조직을 프로비저닝하는 방법, Apigee API 및 UI를 사용한 Apigee X 관리, API 보호를 위한 Cloud Armor 및 Apigee 위협 보호 정책 사용에 관해 배울 수 있습니다.
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Apigee X를 사용한 API 개발 및 보호 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 API를 현대화하고 서비스 계정 및 Google 인증을 사용해 Apigee API 프록시에서 백엔드 서비스에 안전하게 액세스하고 API 제품 및 개발자 포털을 사용하여 API를 상품화하고 API 키, OAuth, 비공개 변수, 오류 처리 등의 기능을 사용해 API를 보호하고 Apigee를 Pub/Sub 및 Cloud Logging과 같은 Google Cloud 서비스와 통합하고 Natural Language API, Geocoding API 등의 Google Cloud API를 호출하는 방법을 배울 수 있습니다.
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이 과정에서는 여러 서비스를 활용하는 API를 만드는 방법과 Apigee에서 커스텀 코드를 사용하는 방법을 알아봅니다. 또한 오류 처리와 프록시 간에 로직을 공유하는 방법을 알아봅니다. 트래픽 관리 및 캐싱에 대해 알아봅니다. 또한 개발자 포털을 만들고 API를 포털에 게시합니다. 로깅 및 분석, CI/CD, Apigee에서 지원하는 다양한 배포 모델에 대해 알아봅니다.
강의, 실무형 실습, 보충 자료를 통해 Google Cloud의 Apigee API Platform을 사용하여 API 솔루션을 설계, 빌드, 보호, 배포, 관리하는 방법을 학습합니다.
이 과정은 'Apigee API Platform을 사용한 API 개발' 과정 시리즈의 세 번째이자 마지막 과정입니다.
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이 과정에서는 API를 보호하는 방법을 알아봅니다. API와 관련해 발생할 수 있는 보안 문제를 살펴봅니다. REST API의 기본 승인 방법인 OAuth에 대해 알아봅니다. JSON 웹 토큰(JWT)과 통합 보안에 대해 알아봅니다. 또한 악의적인 요청에 대한 보안, 공용 네트워크를 통한 안전한 요청 전송, Apigee 사용자를 위한 데이터 보안 방법에 대해서도 알아봅니다.
강의, 실무형 실습, 보충 자료를 통해 Google Cloud의 Apigee API Platform을 사용하여 API 솔루션을 설계, 빌드, 보호, 배포, 관리하는 방법을 학습합니다.
이 과정은 'Apigee API Platform을 사용한 API 개발' 시리즈의 두 번째 과정입니다. 이 과정을 완료한 후에는 'Apigee API Platform을 사용한 API 개발' 과정도 수강하세요.
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이 과정에서는 API를 설계하는 방법과 OpenAPI 사양을 사용하여 API를 문서화하는 방법을 알아봅니다. API 수명 주기를 이해하고 Apigee API Platform이 수명 주기의 모든 측면을 관리하는 데 어떻게 도움이 되는지도 알아봅니다. 아울러 API 프록시를 사용하여 API를 설계하는 방법과 앱 개발자가 사용할 수 있도록 API를 API 제품으로 패키징하는 방법을 살펴봅니다.
수업, 실무형 실습, 보충 자료를 통해 Google Cloud의 Apigee API Platform을 사용하여 API 솔루션을 설계, 빌드, 보호, 배포, 관리하는 방법을 알아봅니다.
이 과정은 'Apigee API Platform을 사용한 API 개발' 시리즈의 첫 번째 과정입니다. 이 과정을 완료한 후에는 'Apigee API Platform을 사용한 API 보안' 과정도 수강하세요.
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Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.
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