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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Miltiadis Karazoupis

회원 가입일: 2024

How to Use TPUs for Inference Earned 2월 15, 2026 EST
클라우드 컴퓨팅의 보안 원칙 소개 Earned 12월 11, 2025 EST
클라우드 보안 위험 관리 전략 Earned 12월 11, 2025 EST
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 12월 9, 2024 EST
이미지 캡셔닝 모델 만들기 Earned 12월 7, 2024 EST
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 12월 7, 2024 EST
인코더-디코더 아키텍처 Earned 12월 7, 2024 EST
어텐션 메커니즘 Earned 12월 7, 2024 EST
이미지 생성 소개 Earned 12월 7, 2024 EST
Strategies for Cloud Security Risk Management Earned 11월 24, 2024 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 11월 24, 2024 EST
책임감 있는 AI 소개 Earned 11월 24, 2024 EST
대규모 언어 모델 소개 Earned 11월 24, 2024 EST
생성형 AI 소개 Earned 11월 24, 2024 EST
Introduction to Security Principles in Cloud Computing Earned 11월 23, 2024 EST

This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges.

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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 첫 번째 과정입니다. 이 과정에서는 보안 수명 주기, 디지털 혁신, 주요 클라우드 컴퓨팅 개념 등 사이버 보안의 필수사항을 살펴봅니다. 초급 클라우드 보안 분석가가 작업을 자동화하는 데 사용하는 일반적인 도구도 파악합니다.

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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 널리 사용되는 클라우드 위험 관리 프레임워크를 살펴보고 보안 도메인, 규정 준수 수명 주기, HIPAA, NIST CSF, SOC와 같은 업계 표준을 살펴봅니다. 위험 식별, 보안 제어 구현, 규정 준수 평가, 데이터 보호 관리 기술을 개발합니다. 또한 위험 관리 및 규정 준수에 특화된 Google Cloud 및 멀티 클라우드 도구를 직접 사용해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 취업 지원 및 면접 준비 기법을 통합하여 클라우드 위험 관리의 복잡한 환경을 이해하고 효과적으로 탐색할 수 있는 포괄적인 기반을 제공합니다.

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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.

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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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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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This is the second of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore widely-used cloud risk management frameworks, exploring security domains, compliance lifecycles, and industry standards such as HIPAA, NIST CSF, and SOC. You'll develop skills in risk identification, implementation of security controls, compliance evaluation, and data protection management. Additionally, you'll gain hands-on experience with Google Cloud and multi-cloud tools specific to risk and compliance. This course also incorporates job application and interview preparation techniques, offering a comprehensive foundation to understand and effectively navigate the complex landscape of cloud risk management.

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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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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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This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.

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