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Praveen Ratnalu

회원 가입일: 2023

브론즈 리그

1815포인트
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 11월 23, 2023 EST
인코더-디코더 아키텍처 Earned 11월 23, 2023 EST
어텐션 메커니즘 Earned 11월 22, 2023 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 8월 8, 2023 EDT
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals Earned 8월 8, 2023 EDT
Getting Started With Application Development Earned 7월 31, 2023 EDT
이미지 생성 소개 Earned 6월 19, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 6월 19, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 6월 8, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 6월 8, 2023 EDT
생성형 AI 소개 Earned 6월 8, 2023 EDT
Google Cloud에서 Terraform 시작하기 Earned 4월 25, 2023 EDT
Google Cloud의 로깅 및 모니터링 Earned 4월 25, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine 시작하기 Earned 4월 24, 2023 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 4월 23, 2023 EDT
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화 Earned 4월 23, 2023 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 핵심 서비스 Earned 4월 22, 2023 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 기초 Earned 4월 20, 2023 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCD 시험 대비 Earned 4월 11, 2023 EDT

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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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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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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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to apply best practices for application development and use the appropriate Google Cloud storage services for object storage, relational data, caching, and analytics. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer. This is the first course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Securing and Integrating Components of your Application course.

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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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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 Google Cloud에서 Terraform을 사용하는 방법을 소개합니다. 학습자는 Terraform을 사용하여 코드형 인프라를 구현하는 방법을 설명하고, Terraform의 주요 특징과 기능을 적용하여 Google Cloud 인프라를 생성하고 관리할 수 있게 됩니다. 또한 Terraform을 사용하여 Google Cloud 리소스를 빌드하고 관리하는 실무형 실습도 진행합니다.

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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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Google Kubernetes Engine 시작하기 과정에 오신 것을 환영합니다. 애플리케이션과 하드웨어 인프라 사이에 위치하는 소프트웨어 레이어인 Kubernetes에 관심이 있으시다면 잘 찾아오셨습니다. Google Kubernetes Engine을 사용하면 Kubernetes를 Google Cloud에서 관리형 서비스로 사용할 수 있습니다. 이 과정의 목표는 흔히 GKE로 불리는 Google Kubernetes Engine의 기본사항을 소개하고 Google Cloud에서 애플리케이션을 컨테이너화하고 실행하는 방법을 설명하는 것입니다. 이 과정에서는 먼저 Google Cloud에 대해 기본적인 사항을 소개한 후 이어서 컨테이너 및 Kubernetes, Kubernetes 아키텍처, Kubernetes 작업에 대해 간략히 설명합니다.

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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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이 속성 주문형 과정에서는 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습이 결합된 이 과정을 통해 안전한 네트워크 상호 연결, 부하 분산, 자동 확장, 인프라 자동화, 관리형 서비스가 포함된 솔루션 요소를 살펴보고 배포할 수 있습니다.

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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 시스템, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 고객 제공 암호화 키, 보안 및 액세스 관리, 할당량 및 요금 청구, 리소스 모니터링 등 실용적인 솔루션을 배포하는 방법에 대해서도 설명합니다.

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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 가상 머신, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. Console과 Cloud Shell을 통해 Google Cloud를 사용하는 방법을 학습합니다. 또한 클라우드 설계자의 역할, 인프라 설계 접근 방식은 물론 Virtual Private Cloud(VPC), 프로젝트, 네트워크, 서브네트워크, IP 주소, 경로, 방화벽 규칙을 사용한 가상 네트워킹 구성에 대해 알아봅니다.

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Gemini Notebook을 사용하여 Associate Cloud 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 알아봅니다.

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