Marc Farssac
회원 가입일: 2024
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 6월 26, 2026 EDT
에이전트를 빌드하고 프로덕션에서 배포하기
Earned 6월 21, 2026 EDT
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기
Earned 9월 25, 2025 EDT
BigQuery에서 예측 데이터 분석 수행
Earned 3월 17, 2025 EDT
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기
Earned 3월 9, 2025 EDT
Vertex AI와 Flutter를 활용하여 생성형 AI 에이전트 빌드하기
Earned 3월 7, 2025 EST
Agent Platform에서 생성형 AI 살펴보기
Earned 11월 17, 2024 EST
어텐션 메커니즘
Earned 11월 17, 2024 EST
이미지 생성 소개
Earned 11월 17, 2024 EST
생성형 AI 소개
Earned 10월 29, 2024 EDT
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.
자세히 알아보기
Google의 에이전트 개발 키트(ADK)와 Google Cloud의 강력한 인프라를 사용하는 멀티 에이전트 시스템의 아키텍처와 배포에 대해 알아보세요. 안전하고 확장 가능하며 프로덕션에 즉시 사용할 수 있는 AI 에이전트를 위해 서버리스 Cloud Run부터 고성능 GKE에 이르기까지 이상적인 호스팅 환경을 식별하고 계층적 에이전트 트리와 결정론적 워크플로 에이전트를 설계하는 방법을 배우게 됩니다.
자세히 알아보기
중급 Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술 역량을 입증하세요. 멀티모달 프롬프트를 사용하여 텍스트 및 시각적 데이터에서 정보 추출, 동영상 설명 생성, Gemini의 멀티모달 기능을 사용하여 동영상은 물론 그 밖의 추가 정보 검색, 텍스트와 이미지가 포함된 문서의 메타데이터 구축, 모든 관련 텍스트 청크 가져오기, Gemini의 멀티모달 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 인용 문구 인쇄 등이 있습니다.
자세히 알아보기
중급 BigQuery에서 예측 데이터 분석 수행 기술 배지 과정을 완료하여 CSV 및 JSON 파일을 가져와 BigQuery에서 데이터 세트를 만들고, BigQuery ML을 사용하여 축구 이벤트 데이터로 기대 득점 모델을 학습하고 월드컵 골의 인상도를 평가하는 등 고급 SQL 분석 개념을 갖추고 BigQuery를 활용하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
자세히 알아보기
중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 방법을 배울 수 있습니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google의 이식 가능한 UI 툴킷인 Flutter를 사용하여 앱을 개발하고, 앱에 Google의 생성형 AI 모델 제품군인 Gemini를 통합하는 방법을 알아봅니다. AI 에이전트와 애플리케이션을 빌드하고 관리할 수 있는 Google 플랫폼인 Vertex AI Agent Builder도 사용해 봅니다.
자세히 알아보기
중급 Agent Platform에서 생성형 AI 살펴보기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트를 생성하고, 향상된 콘텐츠 제작을 위해 이미지 및 동영상을 분석하고, Gemini API 내에서 함수 호출 기법을 적용하는 기술 역량을 입증하세요. 정교한 Gemini 기법을 활용하고, 멀티모달 콘텐츠 생성을 살펴보고, AI 기반 프로젝트의 기능을 확장하는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
