YX Feng
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골드 리그
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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.
초급 Google Cloud 리소스 모니터링 및 관리 기술 배지 과정을 완료하여 IAM 권한 부여 및 취소, 모니터링 및 로깅 에이전트 설치, 이벤트 기반 Cloud Run 함수 생성, 배포, 테스트에 대한 기술 역량을 입증하세요.
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.
Google API를 사용한 음성 및 언어 분석 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 실제 환경에서 Natural Language API와 Speech API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Natural Language API를 사용한 감정 분석 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. API가 텍스트에서 감정을 추론하는 방법을 배울 수 있습니다.
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.
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.