Aryan Yadav
회원 가입일: 2024
Agent Platform에서 생성형 AI 살펴보기
Earned 4월 10, 2025 EDT
Firebase로 서버리스 앱 개발
Earned 7월 2, 2024 EDT
DEPRECATED Build LangChain Applications using Vertex AI
Earned 6월 27, 2024 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 6월 25, 2024 EDT
Flutter Development
Earned 6월 23, 2024 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 6월 23, 2024 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
Earned 6월 23, 2024 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
Earned 6월 22, 2024 EDT
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기
Earned 6월 21, 2024 EDT
Google Cloud에서 Keras를 사용해 ML 모델을 빌드, 학습, 배포하기
Earned 6월 18, 2024 EDT
Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기
Earned 6월 14, 2024 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 6월 13, 2024 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계
Earned 6월 12, 2024 EDT
생성형 AI 소개
Earned 6월 2, 2024 EDT
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.
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중급 Firebase로 서버리스 앱 개발 기술 배지 과정을 완료하여 Firebase를 사용한 서버리스 웹 애플리케이션 설계 및 빌드, 데이터베이스 관리에 Firestore 활용, Cloud Build를 사용하여 배포 프로세스 자동화, 애플리케이션에 Google 어시스턴트 기능 통합 등에 관한 기술을 입증하세요.
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Complete the introductory Build LangChain Applications using Vertex AI skill badge to learn how to build Generative AI applications using LangChain and the Retrieval Augmented Generation (RAG) technique for text-based content, powered by Vertex AI's advanced Generative AI capabilities. Discover how to integrate powerful large language models (LLMs) with search and retrieval workflows, boosting the accuracy and relevance of your generated content. Earn a Google Cloud skill badge and showcase your expertise by completing the course and its final assessment challenge lab.
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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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Explore the fundamentals of Flutter application development in this hands-on quest! Within this quest, you will build a "Hello World" Flutter application, design a frontend for a shopping application, and learn how to connect your Flutter applications to backend services. Each lab in this quest utilizes a pre-provisioned development environment allowing minimal setup to get into the application code!
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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Managed Service for Apache Spark에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다.
일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다.
과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다.
1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
이 시리즈의 마지막 과정에서는 관리형 빅데이터 서비스, 머신러닝과 그 가치를 복습하고 기술 배지를 획득하여 Google Cloud 기술 역량을 추가로 입증하는 방법을 살펴봅니다.
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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다.
일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다.
과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다.
1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
첫 번째 과정에서는 클라우드 컴퓨팅, Google Cloud 사용 방법, 다양한 컴퓨팅 옵션에 대한 개요를 제공합니다.
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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.
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이 과정에서는 TensorFlow 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.
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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 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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초급 Agent Platform의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Agent Platform 내 프롬프트 엔지니어링, 이미지 분석, 멀티모달 생성형 기술과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 효과적인 프롬프트를 만들고 생성형 AI 출력을 안내하며 실제 마케팅 분야 시나리오에 Gemini 모델을 적용하는 방법을 알아보세요.
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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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