Joongjin Bae
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골드 리그
5410포인트
책임감 있는 AI 소개
Earned 6월 7, 2024 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 6월 7, 2024 EDT
생성형 AI 소개
Earned 5월 1, 2024 EDT
Machine Learning APIs
Earned 5월 9, 2022 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드
Earned 5월 9, 2022 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned 3월 22, 2022 EDT
Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network
Earned 3월 20, 2022 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 3월 16, 2022 EDT
Google Developer Essentials
Earned 3월 15, 2022 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 3월 12, 2022 EST
머신러닝 소개: 언어 처리
Earned 3월 12, 2022 EST
Intro to ML: Image Processing
Earned 3월 11, 2022 EST
기준: 데이터, ML, AI
Earned 3월 11, 2022 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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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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It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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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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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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Networking is a principle theme of cloud computing. It’s the underlying structure of Google Cloud, and it’s what connects all your resources and services to one another. This course will cover essential Google Cloud networking services and will give you hands-on practice with specialized tools for developing mature networks. From learning the ins-and-outs of VPCs, to creating enterprise-grade load balancers, Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network will give you the practical experience needed so you can start building robust networks right away.
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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.
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This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.
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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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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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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.
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