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Naveen Rohith

회원 가입일: 2023

골드 리그

42180포인트
[DEPRECATED] 엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini Earned 8월 27, 2024 EDT
[DEPRECATED] 보안 엔지니어를 위한 Gemini Earned 8월 27, 2024 EDT
[DEPRECATED] 클라우드 설계자를 위한 Gemini Earned 8월 27, 2024 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 8월 27, 2024 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 8월 27, 2024 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 8월 27, 2024 EDT
Qwiklabs Trivia August 2023 Earned 8월 28, 2023 EDT
Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기 Earned 8월 27, 2023 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 관리 Earned 8월 27, 2023 EDT
Google Cloud의 Monitoring Earned 8월 26, 2023 EDT
사전 학습된 API를 활용한 음성 및 언어 솔루션 구현 Earned 8월 26, 2023 EDT
Google Cloud Speech API 활용하기 Earned 8월 26, 2023 EDT
Natural Language API를 사용한 감정 분석 Earned 8월 26, 2023 EDT
Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현 Earned 8월 25, 2023 EDT
API를 사용하여 Cloud Storage 작업 Earned 8월 25, 2023 EDT
Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기 Earned 8월 25, 2023 EDT
Google API를 사용한 음성 및 언어 분석 Earned 8월 25, 2023 EDT
Apps Script를 활용하여 BigQuery 데이터와 Google Workspace 통합하기 Earned 8월 25, 2023 EDT
Google Cloud에서 웹사이트 빌드 Earned 8월 24, 2023 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 Earned 8월 24, 2023 EDT
Level 2: Apps Script and Networks Earned 8월 21, 2023 EDT
클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리 Earned 8월 20, 2023 EDT
Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 Earned 8월 20, 2023 EDT
Firebase로 서버리스 앱 개발 Earned 8월 19, 2023 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 Earned 8월 19, 2023 EDT
Level 3: GenAI Earned 8월 19, 2023 EDT
Level 1: BigQuery ML, Cloud Architecture and Devops Skills Earned 8월 17, 2023 EDT
Exploring and Preparing your Data with BigQuery Earned 8월 17, 2023 EDT
Looker에서 고급 LookML 개념 적용하기 Earned 8월 17, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals Earned 8월 10, 2023 EDT
Looker에서 데이터 모델 관리하기 Earned 8월 9, 2023 EDT
Looker에서 LookML 객체 빌드 Earned 8월 9, 2023 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기 Earned 8월 9, 2023 EDT
Cloud Vision API로 이미지 분석 Earned 7월 29, 2023 EDT
Google Cloud 네트워크 설정 Earned 7월 29, 2023 EDT
Lakehouse 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화 Earned 7월 25, 2023 EDT
Lakehouse 데이터 보호 Earned 7월 25, 2023 EDT
Qwiklabs Trivia July 2023 Earned 7월 25, 2023 EDT
Google Cloud에서 Sensitive Data Protection 구현 Earned 7월 25, 2023 EDT
Level 2: Data Deep Dive Earned 7월 25, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned 7월 24, 2023 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 Earned 7월 24, 2023 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 7월 24, 2023 EDT
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 Earned 7월 22, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights Earned 7월 20, 2023 EDT
DEPRECATED Networking Fundamentals on Google Cloud Earned 7월 19, 2023 EDT
Level 1: AppDev and Infrastructure Earned 7월 19, 2023 EDT
Google Cloud Compute 기본 Earned 7월 19, 2023 EDT
Getting Started with Go on Google Cloud Earned 7월 18, 2023 EDT
Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리 Earned 7월 18, 2023 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery Earned 7월 17, 2023 EDT
Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud Earned 7월 17, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML Earned 7월 17, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned 7월 17, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 7월 12, 2023 EDT
생성형 AI 소개 Earned 7월 10, 2023 EDT

이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 Google 제품 및 서비스를 사용해 애플리케이션을 개발, 테스트, 배포, 관리하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini의 도움을 받아 웹 애플리케이션을 개발 및 빌드하고, 애플리케이션의 오류를 수정하고, 테스트를 개발하고, 데이터를 쿼리하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 도구인 Gemini가 클라우드 환경 및 리소스 보호에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Google Cloud의 환경에 예시 워크로드를 배포하고, Gemini를 이용해 잘못된 보안 구성을 확인 및 해결하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini가 클라우드 보안 상황을 어떻게 개선하는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 도우미인 Gemini가 관리자의 인프라 프로비저닝을 어떻게 도와주는지 알아봅니다. 인프라에 관해 설명하고, GKE 클러스터를 배포하고, 기존 인프라를 업데이트하도록 Gemini에 프롬프트를 입력하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한 실무형 실습을 통해 Gemini가 GKE 배포 워크플로를 어떻게 개선하는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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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.

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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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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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Welcome to Qwiklabs Trivia for August! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the August badge.

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초급 Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 버킷 보안 및 구성, Gemini를 사용한 텍스트 생성, IAM 액세스 제어 관리, 데이터 거버넌스를 위한 Knowledge Catalog 레이크 설정 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 관리 기술 배지 과정을 완료하여 kubectl로 배포 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 애플리케이션 디버깅 및 모니터링, 지속적 배포 기법과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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초급 Google Cloud의 Monitoring 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Monitoring 도구로 Google Cloud의 리소스를 모니터링하는 기술을 입증할 수 있습니다.

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소리 합성 및 텍스트 변환을 위한 음성 관련 API 도구 사용법을 배우는 사전 학습된 API를 활용한 음성 및 언어 솔루션 구현 과정을 이수하고 스킬 배지를 획득하세요.

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Google Cloud Speech API 활용하기 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Speech-to-Text API 요청을 만들고, 오디오 음성을 텍스트로 변환하고 음성을 스크립트로 작성할 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 Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud Storage 버킷을 만드는 방법, Cloud Storage 명령줄을 사용하는 방법, 버킷 잠금을 사용하여 버킷의 객체를 보호하는 방법을 알아봅니다.

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API를 사용하여 Cloud Storage 작업 초급 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 리소스 작업에 Cloud Storage API를 포함한 여러 API를 사용하는 기술을 입증하세요.

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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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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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초급 Apps Script를 활용하여 BigQuery 데이터와 Google Workspace 통합하기 기술 배지 과정을 완료하여 AppSheet를 통해 Workspace 제품을 BigQuery에 연결하는 기술 역량을 입증하세요.

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Google Cloud에서 웹사이트 빌드 기술 배지 과정을 완료하고 입문 기술 배지를 획득하세요. 이 과정은 Get Cooking in Cloud 시리즈를 기반으로 하며 다음 내용을 다룹니다. Cloud Run에 웹사이트 배포Compute Engine에 웹 앱 호스팅Google Kubernetes Engine에 웹사이트 생성, 배포, 확장Cloud Build를 사용하여 모놀리식 애플리케이션에서 마이크로서비스 아키텍처로 마이그레이션

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안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 빌드, 확장, 보호하는 데 필요한 다양한 네트워킹 관련 리소스에 대해 배울 수 있습니다.

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For organisations to thrive in the digital world, it is important for them to have secured networks to protect sensitive data, prevent cyber threats and maintain customer trust. Learn the principles of network design, security and management and integrating BigQuery Data and Google Workspace using Apps Script. Gain hands-on experience with labs carefully designed to nurture and assess your tech skills and set you on a course to earn your first Google Cloud credential.

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클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하여 Apache 웹 서버를 통해 공개 액세스 가능한 웹사이트 배포, 시작 스크립트를 사용한 Compute Engine VM 구성, Windows 배스천 호스트와 방화벽 규칙을 사용한 보안 RDP 구성, Docker 이미지를 빌드하고 Kubernetes 클러스터에 배포한 후 업데이트, CloudSQL 인스턴스 만들기, MySQL 데이터베이스 가져오기 관련 기술 역량을 입증하세요. 이 기술 배지 과정은 Google Cloud 공인 프로페셔널 클라우드 설계자 자격증 시험에서 다루는 주제를 이해하는 데 도움이 되는 리소스입니다.

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중급 Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하여 Git 저장소 만들기 및 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 배포 실행, 관리, 확장, 그리고 컨테이너 이미지 빌드 및 GKE로의 배포를 자동화하는 CI/CD 파이프라인 설계 등에 관한 기술을 입증하세요.

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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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중급 BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 기술 배지를 획득하여 Dataprep by Trifact로 데이터 변환 파이프라인을 BigQuery에 빌드, Cloud Storage, Dataflow, BigQuery를 사용한 ETL(추출, 변환, 로드) 워크플로 빌드, BigQuery ML을 사용하여 머신러닝 모델을 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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Recently, a McKinsey report found that Generative AI could add up to $4.4 trillion a year to the global economy, signaling an imminent surge in the demand for GenAI professionals. Now is the perfect time to get a head start and gain hands-on experience with Google Cloud's powerful GenAI tools and techniques, carefully designed to enhance your tech skills and set you on a promising course. Play now to be at the forefront of innovation, shaping the future with GenAI and earning your first Google Cloud GenAI game badge!

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The world around us is changing and mastering future-driven technologies is the key to success. We want you to get started by learning a little of everything! Discover machine learning in data analysis, build scalable cloud solutions and accelerate software development that will shape the future. The possibilities in the Arcade are endless and all of those will lead you towards earning your first Google Cloud Credential. No prior experience required.

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In this course, we see what the common challenges faced by data analysts are and how to solve them with the big data tools on Google Cloud. You’ll pick up some SQL along the way and become very familiar with using BigQuery and Dataprep to analyze and transform your datasets. This is the first course of the From Data to Insights with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights course.

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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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Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.

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중급 Looker에서 데이터 모델 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술을 입증하세요. LookML 프로젝트 상태 유지하기, 데이터 검증을 위한 SQL Runner 활용하기, LookML 권장사항 적용하기, 성능을 위한 쿼리 및 보고 최적화하기, 영구 파생 테이블 및 캐싱 정책 구현하기

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초급 Looker에서 LookML 객체 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 새로운 측정기준 및 측정값, 뷰, 파생 테이블을 빌드하고, 요구사항에 따라 측정 필터 및 유형을 설정하고, 측정기준과 측정값을 업데이트하고, Explore를 빌드 및 미세 조정하고, 기존 Explore에 뷰를 조인하고, 비즈니스 요구사항에 따라 생성할 LookML 객체를 결정하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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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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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 Cloud 네트워크 설정 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 실습에서는 Google Cloud Platform에서 기본적인 네트워킹 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다. 커스텀 네트워크를 만들고 서브넷 방화벽 규칙을 추가한 다음 VM을 만들고 VM이 서로 통신할 때의 지연 시간을 테스트합니다.

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Lakehouse 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화 기술 배지 과정을 완료하여 BigQuery, Lakehouse, Knowledge Catalog에 대한 기술 역량을 입증하세요. Lakehouse 테이블을 만들고 테이블 데이터의 메타데이터 관리 및 검색을 강화합니다.

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초급 Lakehouse 데이터 보호 기술 배지 과정을 완료하여 Knowledge Catalog 내에서 IAM, BigQuery, Lakehouse, Data Catalog를 사용해 Lakehouse 테이블을 만들고 보호하는 기술 역량을 입증하세요.

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Welcome to Qwiklabs Trivia for July! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the July badge.

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Google Cloud에서 Sensitive Data Protection 구현 기술 배지 과정을 완료하여 Sensitive Data Protection 서비스(Cloud Data Loss Prevention API 포함)를 사용해 Google Cloud의 민감한 정보를 검사, 수정, 익명화하는 기술을 입증할 수 있습니다.

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The demand for data skills is growing rapidly, and we want you to get ahead! According to a report by the McKinsey Global Institute, the demand for data scientists and analysts is expected to grow by 150% by 2025. There are a lot of different aspects to any data role, so it's important to start with the basics - and we’ve got you covered. Learn how to tap into ML APIs, dive into your first data lake, and learn how the experts think about securing data. No experience required.

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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.

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초급 BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 기술 배지 과정을 완료하여 SQL 쿼리 작성, 공개 테이블 쿼리, BigQuery로 샘플 데이터 로드, BigQuery의 쿼리 검사기를 통한 일반적인 문법 오류 문제 해결, BigQuery 데이터를 연결해 Data Studio에서 보고서를 생성하는 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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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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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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This is the second course in the Data to Insights course series. Here we will cover how to ingest new external datasets into BigQuery and visualize them with Looker Studio. We will also cover intermediate SQL concepts like multi-table JOINs and UNIONs which will allow you to analyze data across multiple data sources. Note: Even if you have a background in SQL, there are BigQuery specifics (like handling query cache and table wildcards) that may be new to you. After completing this course, enroll in the Achieving Advanced Insights with BigQuery course.

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Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Demand for cloud-skilled workers is rising. According to a report by Indeed, cloud computing jobs are expected to grow by 22% over the next five years, much faster than the average for all occupations. Play now to get hands-on experience building with Google Cloud's powerful coding and infrastructure management tools. Each lab teaches and tests your growing tech skills, and sets you on the path to your first Google Cloud credential.

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Google Cloud Compute 기본 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 퀘스트에서는 Compute Engine을 사용하여 가상 머신(VM), 영구 디스크, 웹 서버로 작업하는 방법을 학습합니다.

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Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.

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Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Python, Go, PHP로 App Engine을 사용하는 방법을 알아봅니다.

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The third course in this course series is Achieving Advanced Insights with BigQuery. Here we will build on your growing knowledge of SQL as we dive into advanced functions and how to break apart a complex query into manageable steps. We will cover the internal architecture of BigQuery (column-based sharded storage) and advanced SQL topics like nested and repeated fields through the use of Arrays and Structs. Lastly we will dive into optimizing your queries for performance and how you can secure your data through authorized views. After completing this course, enroll in the Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud course.

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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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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 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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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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