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Mayur Kasliwal

회원 가입일: 2022

골드 리그

26405포인트
Google Cloud의 네트워킹: 네트워크 보안 Earned 12월 30, 2024 EST
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform Earned 5월 14, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 5월 6, 2024 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비 Earned 5월 5, 2024 EDT
DEPRECATED Cloud Operations and Service Mesh with Anthos Earned 12월 29, 2023 EST
Google Cloud의 로깅 및 모니터링 Earned 12월 27, 2023 EST
신뢰할 수 있는 Google Cloud 인프라: 설계 및 프로세스 Earned 12월 25, 2023 EST
Google SRE 문화 개발 Earned 12월 5, 2023 EST
Cloud Foundations: Customer Onboarding Best Practices Earned 11월 26, 2023 EST
[DEPRECATED] Enterprise Database Migration Earned 9월 7, 2023 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned 8월 17, 2023 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned 8월 17, 2023 EDT
[DEPRECATED] Implementing Generative AI with Vertex AI Earned 8월 17, 2023 EDT
Vertex AI Studio 소개 Earned 8월 6, 2023 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기 Earned 8월 6, 2023 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 8월 6, 2023 EDT
인코더-디코더 아키텍처 Earned 8월 6, 2023 EDT
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals Earned 8월 2, 2023 EDT
어텐션 메커니즘 Earned 7월 5, 2023 EDT
이미지 생성 소개 Earned 7월 5, 2023 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 7월 4, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 6월 30, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 6월 30, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 6월 26, 2023 EDT
생성형 AI 소개 Earned 6월 26, 2023 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCA 시험 대비 Earned 4월 12, 2023 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCNE 시험 대비 Earned 1월 7, 2023 EST
Inside Track: SQL Server - Advanced Earned 11월 28, 2022 EST
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 Earned 11월 13, 2022 EST
Google Cloud 보안 권장사항 Earned 10월 23, 2022 EDT
Google Cloud의 보안 취약점 완화 Earned 10월 17, 2022 EDT
Google Cloud에서 보안 관리하기 Earned 10월 16, 2022 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 라우팅 및 주소 지정하기 Earned 10월 12, 2022 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 기초 Earned 9월 28, 2022 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCSE 시험 대비 Earned 9월 9, 2022 EDT

'Google Cloud의 네트워킹' 시리즈의 네 번째 과정인 '네트워크 보안'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정에서는 Google Cloud 네트워크 인프라를 보호하는 서비스를 자세히 살펴봅니다. 첫 번째 모듈인 'DDoS 보호'에서는 DDoS 공격을 방어하도록 네트워크를 강화하여 서비스의 중단 없는 가용성을 보장하는 방법을 다룹니다. 두 번째 모듈인 'VPC 네트워크에 대한 액세스 제어'에서는 리소스에 액세스할 수 있는 사용자와 방식에 대한 권한을 정의할 수 있도록 네트워크 액세스 제어에 대해 알아봅니다. 마지막으로 세 번째 모듈인 '고급 보안 모니터링 및 분석'에서는 잠재적인 위협을 선제적으로 탐지하고 이에 대응하여 Google Cloud 환경의 안전과 복원력을 유지하는 방법을 살펴봅니다. 이 과정을 마치면 Google Cloud 네트워크 보안을 포괄적으로 이해하게 됩니다.

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This 1-week, accelerated on-demand course builds upon Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn to build streaming data pipelines using Google cloud Pub/Sub and Dataflow to enable real-time decision making. You will also learn how to build dashboards to render tailored output for various stakeholder audiences.

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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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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Data Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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Course two of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series prepares students to operate and observe Anthos environments. Through presentations and hands-on labs, participants explore adjusting existing clusters, setting up advanced traffic routing policies, securing communication across workloads, and observing clusters in Anthos. This course is a continuation of course one, Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

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Google Cloud의 로깅, 모니터링, 모니터링 가능성에 관한 2부 과정에 오신 것을 환영합니다. Google Cloud의 핵심 운영 도구는 크게 두 가지 카테고리로 나뉩니다. 운영 중심 구성요소와 애플리케이션 성능 관리 도구입니다. 이 과정에서는 Google Cloud의 로깅 및 모니터링에서는 로깅, 모니터링, 서비스 모니터링을 포함한 운영 중심 구성요소를 다룹니다. 이 과정을 수강한 후에는 Google Cloud의 모니터링 가능성(2부)을 완료하여 사용 가능한 애플리케이션 성능 관리 도구에 관해 알아보시기 바랍니다.

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이 과정에서는 학습자가 검증된 설계 패턴을 사용하여 Google Cloud에서 고도로 안정적이고 효율적인 솔루션을 빌드하는 데 필요한 역량을 기를 수 있습니다. 'Google Compute Engine으로 설계하기' 또는 'Google Kubernetes Engine으로 설계하기' 과정에서 이어지는 내용이며, 학습자가 두 과정에서 다루는 기술을 실무에서 사용해 본 경험이 있다는 전제로 진행됩니다. 학습자는 프레젠테이션, 설계 활동, 실무형 실습을 통해 고도로 안정적이고 안전하고 비용 효율적이며 가용성이 높은 Google Cloud 배포를 설계하는 데 필요한 비즈니스 요구사항과 기술 요구사항을 정의하고 이 사이의 적절한 균형을 유지하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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많은 IT 조직에서 민첩성을 추구하는 개발자와 안정성에 초점을 맞추는 운영자 간에 인센티브가 일치하지 않습니다. 사이트 안정성 엔지니어링(SRE)은 Google이 개발과 운영 간의 인센티브를 조정하고 미션 크리티컬 프로덕션 지원을 수행하는 방식입니다. SRE 문화 및 기술 관행을 도입하면 비즈니스와 IT 간의 협업을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 과정에서는 Google SRE의 주요 관행과 SRE 조직 도입의 성공에서 중요한 IT 및 비즈니스 리더의 역할을 소개합니다.

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The Cloud Foundations Customer Onboarding: Best Practices course enables partners to onboard customers on Google Cloud efficiently and in minimum time, by imparting knowledge, IP, and best practices from the Technical Onboarding Center (TOC) team at Global Delivery Center (GDC). The course explores Cloud Identity and organization, users and groups, administrative access, and resource hierarchy. It also examines network configuration, hybrid connectivity, logging and monitoring, and organizational security.

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This course is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services. This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.

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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

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이 과정에서는 생성형 AI 모델과 상호작용하고 비즈니스 아이디어의 프로토타입을 제작하여 프로덕션으로 출시할 수 있는 도구인 Vertex AI Studio를 소개합니다. 몰입감 있는 사용 사례, 흥미로운 강의, 실무형 실습을 통해 프롬프트부터 프로덕션에 이르는 수명 주기를 살펴보고 Vertex AI Studio를 Gemini 멀티모달 애플리케이션, 프롬프트 설계, 프롬프트 엔지니어링, 모델 조정에 활용하는 방법을 알아봅니다. 이 과정의 목표는 Vertex AI Studio로 프로젝트에서 생성형 AI의 잠재력을 활용하는 것입니다.

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이 과정에서는 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 인코더 및 디코더와 모델 학습 및 평가 방법 등 이미지 캡션 모델의 다양한 구성요소에 대해 알아봅니다. 이 과정을 마치면 자체 이미지 캡션 모델을 만들고 이를 사용해 이미지의 설명을 생성할 수 있게 됩니다.

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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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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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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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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 과정에서는 최근 이미지 생성 분야에서 가능성을 보여준 머신러닝 모델 제품군인 확산 모델을 소개합니다. 확산 모델은 열역학을 비롯한 물리학에서 착안했습니다. 지난 몇 년 동안 확산 모델은 연구계와 업계 모두에서 주목을 받았습니다. 확산 모델은 Google Cloud의 다양한 최신 이미지 생성 모델과 도구를 뒷받침합니다. 이 과정에서는 확산 모델의 이론과 Vertex AI에서 이 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 소개합니다.

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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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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Cloud Network 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Cloud Network Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, 노트북에 소스를 추가하고, 시험 공부를 위해 Gemini Notebook 환경을 맞춤설정하는 방법을 알아봅니다.

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This course further explores SQL Server on Google Cloud.

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중급 Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)로 역할 생성 및 할당, 서비스 계정 생성 및 관리, 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 네트워크에서 비공개 연결 사용 설정, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 애플리케이션 액세스 제한, Cloud Key Management Service(KMS)를 사용한 키와 암호화된 데이터 관리, 비공개 Kubernetes 클러스터 생성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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이 자기 주도형 교육 과정은 수강생이 Google Cloud의 보안 제어 및 기술을 폭넓게 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 참가자는 녹화된 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 Cloud Storage 액세스 제어 기술, 보안 키, 고객 제공 암호화 키, API 액세스 제어, 범위 지정, 보안 VM, 암호화, 서명된 URL을 비롯한 안전한 Google Cloud 솔루션의 구성요소를 탐색하고 배포해 봅니다. Kubernetes 환경 보호에 대해서도 다룹니다.

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이 자기 주도형 교육 과정에서는 DDoS 공격, 피싱 공격, 콘텐츠 분류 및 사용과 관련된 위협 등 Google Cloud 기반 인프라의 많은 지점에 대한 공격을 완화시키는 기술을 배웁니다. 또한 Security Command Center, 클라우드 로깅 및 감사 로깅, Forseti를 사용하여 조직의 보안 정책 전반에 대한 규정 준수 상태를 확인하는 방법을 알아봅니다.

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이 자기 주도형 교육 과정은 수강생이 Google Cloud의 보안 제어 및 기술을 폭넓게 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 수강생은 녹화 강의, 데모, 실습을 통해 Cloud ID, Resource Manager, IAM, 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 방화벽, Cloud Load Balancing, Cloud Peering, Cloud Interconnect, VPC 서비스 제어처럼 안전한 Google Cloud 솔루션의 구성요소를 탐색하고 직접 배포해 봅니다. 이 과정은 'Google Cloud의 보안' 시리즈의 첫 번째 과정입니다. 이 과정을 완료한 후에는 'Google Cloud 보안 권장사항' 과정도 수강하세요.

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네트워킹 및 Google Cloud 시리즈의 두 번째 과정인 '라우팅 및 주소 지정하기'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정에서는 Google Cloud의 네트워킹 기능과 관련된 핵심 라우팅 및 주소 지정 개념을 다룹니다. 모듈 1에서는 Google Cloud의 네트워크 라우팅 및 주소 지정을 살펴보고 IPv4 라우팅, 사용자 IP 주소 사용, Cloud DNS 설정 등 주요 구성요소를 알아보며 기초를 다집니다. 모듈 2에서는 비공개 연결 옵션으로 초점을 옮겨 내부 IP 주소를 통해 Google 및 기타 서비스에 비공개로 액세스하는 방법과 사용 사례를 살펴봅니다. 이 과정을 마치면 Google Cloud 내에서 네트워크 트래픽을 효과적으로 라우팅하고 주소를 지정하는 방법을 확실히 이해할 수 있습니다.

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'Google Cloud의 네트워킹' 과정은 6부로 구성되어 있습니다. 6부로 구성된 과정의 첫 번째 순서인 'Google Cloud의 네트워킹: 기초'에 오신 것을 환영합니다.  이 과정에서는 네트워킹 기초, 가상 프라이빗 클라우드(VPC), VPC 네트워크 공유 등 핵심 네트워킹 개념을 포괄적으로 소개합니다. 또한 네트워크 로깅 및 모니터링 기법에 대해서도 알아봅니다. 

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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Cloud Security Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 살펴보고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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