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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Lee GOOGLEUSER

회원 가입일: 2024

실버 리그

20850포인트
BigQuery ML로 ML 모델 만들기 Earned 5월 14, 2024 EDT
데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini Earned 5월 11, 2024 EDT
BigQuery에서 예측 데이터 분석 수행 Earned 5월 11, 2024 EDT
Natural Language API를 사용한 감정 분석 Earned 5월 11, 2024 EDT
Cloud Vision API로 이미지 분석 Earned 5월 11, 2024 EDT
Google API를 사용한 음성 및 언어 분석 Earned 5월 11, 2024 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI Earned 5월 11, 2024 EDT
기준: 인프라 Earned 5월 10, 2024 EDT
Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud Earned 5월 10, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 5월 10, 2024 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 5월 10, 2024 EDT
생성형 AI 입문자 - Vertex AI Earned 5월 9, 2024 EDT
머신러닝 소개: 언어 처리 Earned 5월 9, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned 5월 9, 2024 EDT
Google Cloud에서 TensorFlow를 사용해 이미지 분류하기 Earned 5월 8, 2024 EDT
Google Cloud에서 Gemini 1.0 Pro와 애플리케이션 통합 Earned 4월 27, 2024 EDT

중급 BigQuery ML로 ML 모델 만들기 기술 배지 과정을 완료하면 BigQuery ML로 머신러닝 모델을 만들고 평가하여 데이터 예측을 수행하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 고객 데이터를 분석하고 제품 판매를 예측하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. BigQuery에서 고객 데이터를 사용해 신규 고객을 식별, 분류, 개발하는 방법도 다룹니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 데이터 분석 및 머신러닝 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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중급 BigQuery에서 예측 데이터 분석 수행 기술 배지 과정을 완료하여 CSV 및 JSON 파일을 가져와 BigQuery에서 데이터 세트를 만들고, BigQuery ML을 사용하여 축구 이벤트 데이터로 기대 득점 모델을 학습하고 월드컵 골의 인상도를 평가하는 등 고급 SQL 분석 개념을 갖추고 BigQuery를 활용하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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Natural Language API를 사용한 감정 분석 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. API가 텍스트에서 감정을 추론하는 방법을 배울 수 있습니다.

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Cloud Vision API로 이미지 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 이미지에서 텍스트를 추출하는 등 다양한 작업에 Cloud Vision API를 활용하는 방법을 알아봅니다.

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Google API를 사용한 음성 및 언어 분석 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 실제 환경에서 Natural Language API와 Speech API를 사용하는 방법을 알아봅니다.

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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.

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이 과정은 Google Cloud 기본 개념 과정 이상의 지식을 얻기 위해 실무형 실습을 찾는 초보 클라우드 개발자에게 도움이 됩니다. 실습을 통해 Cloud Storage와 Monitoring 및 Cloud Functions 등 기타 주요 애플리케이션 서비스를 자세히 살펴보며 실무 경험을 쌓게 됩니다. 모든 Google Cloud 이니셔티브에 적용할 수 있는 유용한 기술을 개발할 수 있습니다.

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In this course, we define what machine learning is and how it can benefit your business. You'll see a few demos of ML in action and learn key ML terms like instances, features, and labels. In the interactive labs, you will practice invoking the pretrained ML APIs available as well as build your own Machine Learning models using just SQL with BigQuery ML.

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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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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.

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생성형 AI 입문자 - Vertex AI 과정은 Google Cloud에서 생성형 AI를 사용하는 방법에 대한 실습으로 이루어져 있습니다. 실습을 통해 다음을 알아봅니다. text-bison, chat-bison, textembedding-gecko을 포함한 Vertex AI PaLM API 제품군에서 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다. 프롬프트 설계, 권장사항에 대해 배우고 아이디어 구상, 텍스트 분류, 텍스트 추출, 텍스트 요약 등에 이를 사용하는 방법도 학습합니다. 또한 Vertex AI 커스텀 학습으로 파운데이션 모델을 학습시켜 모델을 조정하는 방법과 Vertex AI 엔드포인트에 배포하는 방법도 알아봅니다.

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모두 알다시피 머신러닝은 빠르게 성장 중인 기술 분야 중 하나입니다. Google Cloud Platform(GCP)은 이러한 발전을 촉진하는 데 중요한 역할을 했습니다. GCP는 다양한 API를 통해 거의 모든 머신러닝 작업에 적합한 도구를 제공합니다. 이 초급 과정에서는 실무형 실습을 통해 머신러닝을 언어 처리에 적용하는 방법을 알아봅니다. 실습에 참여하여 텍스트에서 항목을 추출하고 감정 및 구문 분석을 수행하며 스크립트 작성에 Speech-to-Text API를 사용해 보세요.

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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.

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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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Google Cloud에서 Gemini 1.0 Pro 모델과 애플리케이션을 통합하는 방법에 대한 이 짧은 과정은 Gemini API 모델과 생성형 AI 모델을 살펴보는 데 도움이 됩니다. 이 과정에서는 코드에서 Gemini 1.0 Pro 모델과 Gemini 1.0 Pro Vision 모델에 액세스하는 방법을 알아봅니다. 앱의 텍스트, 이미지, 동영상 프롬프트로 모델의 기능을 테스트할 수 있습니다.

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