Hamza Mohammed
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브론즈 리그
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자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비
Earned 3월 29, 2025 EDT
Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기
Earned 3월 27, 2024 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기
Earned 5월 23, 2023 EDT
이미지 생성 소개
Earned 5월 23, 2023 EDT
생성형 AI 입문자 - Agent Platform
Earned 5월 23, 2023 EDT
어텐션 메커니즘
Earned 5월 23, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 5월 23, 2023 EDT
인코더-디코더 아키텍처
Earned 5월 21, 2023 EDT
생성형 AI 소개
Earned 5월 18, 2023 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델
Earned 5월 18, 2023 EDT
Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기
Earned 4월 10, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - 한국어
Earned 4월 6, 2023 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 3월 5, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어
Earned 2월 3, 2023 EST
Gemini Notebook을 사용하여 Professional Machine Learning Engineer(PMLE) 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습합니다.
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중급 Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 기술 배지 과정에서는 TensorFlow와 Vertex AI를 사용하여 머신러닝 모델을 만들고 학습시키는 방법을 배웁니다. 주로 Vertex AI Workbench 사용자 관리 노트북과 상호작용합니다.
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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 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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생성형 AI 입문자 - Agent Platform 과정은 Google Cloud에서 생성형 AI를 사용하는 방법을 다루는 실습 컬렉션입니다. 이 실습을 통해 Agent Platform에서 Gemini 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다. 또한 프롬프트 설계, 권장사항을 살펴보고 이를 아이디어 구상, 텍스트 분류, 텍스트 추출, 텍스트 요약 등에 활용하는 방법을 다룹니다. Agent Platform에서 커스텀 학습을 통해 파운데이션 모델을 조정하고, Agent Platform의 엔드포인트에 배포하는 방법도 배우게 됩니다.
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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 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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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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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 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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Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기 과정을 완료하여 고급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud Vision API, Cloud Translation API, Cloud Natural Language API와 같은 머신러닝 및 AI 기술의 기본 기능을 알아봅니다.
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이 과정에서는 먼저 데이터에 관해 논의하면서 데이터 품질을 개선하고 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다. Vertex AI AutoML과 코드를 한 줄도 작성하지 않고 ML 모델을 빌드하고, 학습시키고, 배포하는 방법을 설명합니다. 학습자는 Big Query ML의 이점을 이해할 수 있습니다. 그런 다음, 머신러닝(ML) 모델 최적화 방법과 일반화 및 샘플링으로 커스텀 학습용 ML 모델 품질을 평가하는 방법을 다룹니다.
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초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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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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