Alex Sem
회원 가입일: 2023
기준: 데이터, ML, AI
Earned 3월 14, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned 1월 30, 2024 EST
Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드
Earned 1월 25, 2024 EST
AppSheet로 앱 빌드하기
Earned 1월 25, 2024 EST
Level 1: Introduction to Google AppSheet
Earned 1월 24, 2024 EST
Google Sheets에서 함수, 수식, 차트 사용하기
Earned 1월 22, 2024 EST
클라우드 협업 및 생산성 워크플로 구현
Earned 1월 21, 2024 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 11월 21, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 한국어
Earned 11월 19, 2023 EST
책임감 있는 AI 소개
Earned 11월 19, 2023 EST
대규모 언어 모델 소개
Earned 11월 19, 2023 EST
생성형 AI 소개
Earned 11월 19, 2023 EST
기업의 머신러닝
Earned 11월 17, 2023 EST
[DEPRECATED] 특성 추출
Earned 11월 8, 2023 EST
Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기
Earned 10월 31, 2023 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps) 기능 관리
Earned 10월 31, 2023 EDT
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기
Earned 10월 30, 2023 EDT
Google Cloud에서 Keras를 사용해 ML 모델을 빌드, 학습, 배포하기
Earned 10월 30, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - 한국어
Earned 10월 20, 2023 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 10월 20, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어
Earned 10월 5, 2023 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 10월 5, 2023 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 9월 29, 2023 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 9월 27, 2023 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
Earned 9월 20, 2023 EDT
빅데이터, 머신러닝, 인공지능은 오늘날 인기 있는 컴퓨팅 관련 주제이지만 매우 전문화된 분야이기 때문에 초급용 자료를 구하기 어렵습니다. 다행히도 Google Cloud는 이러한 분야에서 사용자 친화적인 서비스를 제공하며 초급 과정을 통해 학습자에게 BigQuery, Cloud Speech API, Video Intelligence와 같은 도구를 사용해 시작할 기회를 제공합니다.
자세히 알아보기
This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
자세히 알아보기
Google Cloud 콘솔과 명령줄을 통해 Cloud Run Functions를 사용하는 방법을 배우는 Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드 과정을 완료하여 초급 기술 배지를 획득하세요. 기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 획득한 배지를 추적하려면 프로필로 이동하세요.
자세히 알아보기
AppSheet로 앱 빌드하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서 AppSheet를 사용하여 앱을 빌드, 구성, 게시하는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
Demand for cloud services is expected to be greater than ever in 2024 as different cloud technologies continue to shape various aspects of infrastructure, services, and market dynamics. Game on to get familiar with this tech, and get your hands on a Google Cloud Credential that can help you stand out to potential employers. No prior experience required.
자세히 알아보기
중급 Google Sheets에서 함수, 수식, 차트 사용하기 기술 배지 과정을 완료하여 함수로 데이터 분석하는 방법, 차트를 사용한 데이터 시각화 방법, 데이터를 검증, 형식 지정, 표시하는 방법에 대한 기술 역량을 입증하세요.
자세히 알아보기
클라우드 협업 및 생산성 워크플로 구현 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google의 협업 플랫폼에 대해 소개하고, Gmail, Calendar, Meet, Drive, Sheets, AppSheet를 사용하는 방법을 알아봅니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
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
이 과정에서는 우수사례를 중심으로 ML 워크플로에 대한 실질적인 접근 방식을 취합니다. ML팀은 다양한 ML 비즈니스 요구사항과 사용 사례에 직면합니다. 팀에서는 데이터 관리 및 거버넌스에 필요한 도구를 이해하고 가장 효과적으로 데이터 전처리에 접근하는 방식을 파악해야 합니다.
두 가지 사용 사례를 위한 ML 모델을 빌드하는 세 가지 옵션이 팀에 제시됩니다. 이 과정에서는 목표를 달성하기 위해 AutoML, BigQuery ML 또는 커스텀 학습을 사용하는 이유를 설명합니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Vertex AI Feature Store 사용의 이점, ML 모델의 정확성을 개선하는 방법, 가장 유용한 특성을 만드는 데이터 열을 찾는 방법을 살펴봅니다. 이 과정에는 BigQuery ML, Keras, TensorFlow를 사용한 특성 추출에 관한 콘텐츠와 실습도 포함되어 있습니다.
자세히 알아보기
Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 과정을 완료하여 중급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud의 Vertex AI Platform, AutoML, 커스텀 학습 서비스를 사용해 머신러닝 모델을 학습, 평가, 조정, 설명, 배포하는 방법을 알아봅니다. 이 기술배지 과정은 전문 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어를 대상으로 합니다. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 디지털 배지를 받게 됩니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템을 배포, 평가, 모니터링, 운영하기 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다.
학습자는 SDK 레이어에서 Vertex AI Feature Store의 스트리밍 수집을 사용하여 실습을 진행하게 됩니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 TensorFlow 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, Pub/Sub의 기본 기능을 사용하여 스토리지 중심 클라우드 인프라를 구축하고 연결하는 방법을 배울 수 있습니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
이 과정에서는 생성형 AI 프로젝트와 예측형 AI 프로젝트를 모두 개발하는 데 중점을 두고 Google Cloud의 AI 및 머신러닝(ML) 기능을 소개합니다. 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 기술, 제품, 도구를 살펴보고, 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어가 대화형 실습을 통해 전문성을 강화할 수 있도록 지원합니다.
자세히 알아보기
