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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Pc Rishi

회원 가입일: 2023

골드 리그

13700포인트
책임감 있는 AI 소개 Earned 1월 8, 2024 EST
대규모 언어 모델 소개 Earned 1월 8, 2024 EST
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 1월 8, 2024 EST
생성형 AI 소개 Earned 1월 8, 2024 EST
Associate Cloud Engineer 여정 준비하기 Earned 1월 8, 2024 EST
Developing Data Models with LookML Earned 1월 4, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned 1월 4, 2024 EST
Looker에서 고급 LookML 개념 적용하기 Earned 1월 4, 2024 EST
Understanding LookML in Looker Earned 1월 3, 2024 EST
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 Earned 12월 20, 2023 EST

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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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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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 Associate Cloud Engineer 시험을 체계적으로 준비하는 데 도움이 됩니다. 시험에서 다루는 Google Cloud의 영역과 학습자의 영역별 지식을 향상하기 위한 학습 계획을 수립하는 방법을 알아봅니다.

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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.

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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.

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이 과정에서는 Looker에서 고급 LookML 개념을 적용하는 실무를 직접 경험해 봅니다. Liquid를 사용하여 동적 측정기준과 측정항목을 맞춤설정 및 생성하고 동적 SQL 파생 테이블 및 맞춤설정된 기본 파생 테이블을 만들고 확장을 사용하여 LookML 코드를 모듈화하는 방법을 알아봅니다.

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In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.

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초급 Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 기술 배지 과정을 완료하면 데이터를 필터링, 정렬, 피벗팅하고, 다른 Looker Explore의 결과를 병합하고, 함수 및 연산자를 사용해 데이터 분석 및 시각화를 위한 Looker 대시보드 및 보고서를 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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