가입 로그인

Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Fayzal Olushi

회원 가입일: 2024

브론즈 리그

14985포인트
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 6월 23, 2025 EDT
Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned 11월 16, 2024 EST
Recommendation Systems on Google Cloud Earned 9월 3, 2024 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 8월 27, 2024 EDT
Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 Earned 8월 27, 2024 EDT
Google Cloud에서 Keras를 사용해 ML 모델을 빌드, 학습, 배포하기 Earned 7월 21, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned 7월 6, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 6월 29, 2024 EDT

'생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 첫 번째 과정이며 요구되는 기본 요건이 없습니다. 이 과정은 챗봇에 대한 기본적인 이해를 넘어 조직을 위한 생성형 AI의 진정한 잠재력을 살펴보는 것을 목표로 합니다. 생성형 AI의 강력한 기능을 활용하는 데 중요한 파운데이션 모델 및 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항도 안내합니다.

자세히 알아보기

Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

자세히 알아보기

In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

자세히 알아보기

초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Dataproc에서 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. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 수 있습니다.

자세히 알아보기

Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 과정을 완료하여 중급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud의 Vertex AI Platform, AutoML, 커스텀 학습 서비스를 사용해 머신러닝 모델을 학습, 평가, 조정, 설명, 배포하는 방법을 알아봅니다. 이 기술배지 과정은 전문 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어를 대상으로 합니다. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 디지털 배지를 받게 됩니다.

자세히 알아보기

이 과정에서는 TensorFlow 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.

자세히 알아보기

This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기