가입 로그인

Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Carlos Ortiz

회원 가입일: 2017

실버 리그

23310포인트
[CEPF L300 Course]: Artificial Intelligence and Machine Learning Earned 7월 18, 2024 EDT
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 Earned 5월 25, 2024 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 4월 28, 2024 EDT
Google Cloud에서 Gemini 1.0 Pro와 애플리케이션 통합 Earned 3월 31, 2024 EDT
엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini Earned 2월 10, 2024 EST
DevOps 엔지니어를 위한 Gemini Earned 2월 10, 2024 EST
보안 엔지니어를 위한 Gemini Earned 2월 9, 2024 EST
네트워크 엔지니어를 위한 Gemini Earned 2월 8, 2024 EST
데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini Earned 2월 7, 2024 EST
클라우드 설계자를 위한 Gemini Earned 2월 5, 2024 EST
애플리케이션 개발자를 위한 Gemini Earned 2월 4, 2024 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 10월 25, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 10월 25, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 10월 23, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 10월 22, 2023 EDT
Vertex AI Studio 소개 Earned 10월 6, 2023 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기 Earned 10월 6, 2023 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 10월 5, 2023 EDT
어텐션 메커니즘 Earned 10월 5, 2023 EDT
인코더-디코더 아키텍처 Earned 10월 5, 2023 EDT
이미지 생성 소개 Earned 10월 5, 2023 EDT
생성형 AI 소개 Earned 8월 14, 2023 EDT
DEPRECATED Applied Data: Blockchain Earned 8월 6, 2023 EDT
생성형 AI 입문자 - Vertex AI Earned 5월 20, 2023 EDT
Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network Earned 1월 17, 2021 EST
Accelerate 2020: Google Cloud Hero... PreGame! Earned 1월 12, 2020 EST
Accelerate 2019: Google Cloud SCORE... PreGame! Earned 1월 26, 2019 EST

This Artificial Intelligence and Machine Learning course consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in using AI and ML to extract, analyze, search, and store structured data from documents and improve customer service. Each lab presents a set of required tasks that you must complete with minimal assistance.You must score 80% or higher for each lab to complete this course, and fulfill your CEPF L300 Artificial Intelligence and Machine Learning requirement. For technical issues with a Challenge Lab, please raise a Buganizer ticket using this CEPF Buganizer template: go/cepfl300labsupport

자세히 알아보기

중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 방법을 배울 수 있습니다.

자세히 알아보기

이 과정에서는 생성형 AI 모델을 배포하고 관리할 때 MLOps팀이 직면하는 고유한 과제를 파악하는 데 필요한 지식과 도구를 제공하고 Vertex AI가 어떻게 AI팀이 MLOps 프로세스를 간소화하고 생성형 AI 프로젝트에서 성공을 거둘 수 있도록 지원하는지 살펴봅니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

이 과정에서는 엔지니어가 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini의 도움을 받아 인프라를 관리하는 방법을 알아봅니다. 애플리케이션 로그를 찾고 이해하며, GKE 클러스터를 생성하고, 빌드 환경을 만드는 방법을 조사하도록 Gemini에 프롬프트를 입력하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 DevOps 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 네트워크 엔지니어의 VPC 네트워크 생성, 업데이트, 유지보수에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 검색엔진에서 얻을 수 있는 결과보다 더 구체적인 네트워킹 작업 안내를 얻는 방법을 학습합니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 Google Cloud VPC 네트워크 작업이 얼마나 쉬워지는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 공동작업 도구인 Gemini가 개발자의 애플리케이션 빌드에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 코드에 대한 설명을 얻고 Google Cloud 서비스를 추천받고 애플리케이션의 코드를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 애플리케이션 개발 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models, Introduction to Responsible AI 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 최종 퀴즈를 풀어보고 생성형 AI의 기본 개념을 제대로 이해했는지 확인해 보세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 지식을 숙지한 사람에게 Google Cloud에서 발급하는 디지털 배지입니다. 프로필을 공개하고 기술 배지를 소셜 미디어 프로필에 추가하여 공유하세요.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

이 과정에서는 생성형 AI 모델과 상호작용하고 비즈니스 아이디어의 프로토타입을 제작하여 프로덕션으로 출시할 수 있는 도구인 Vertex AI Studio를 소개합니다. 몰입감 있는 사용 사례, 흥미로운 강의, 실무형 실습을 통해 프롬프트부터 프로덕션에 이르는 수명 주기를 살펴보고 Vertex AI Studio를 Gemini 멀티모달 애플리케이션, 프롬프트 설계, 프롬프트 엔지니어링, 모델 조정에 활용하는 방법을 알아봅니다. 이 과정의 목표는 Vertex AI Studio로 프로젝트에서 생성형 AI의 잠재력을 활용하는 것입니다.

자세히 알아보기

이 과정에서는 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 인코더 및 디코더와 모델 학습 및 평가 방법 등 이미지 캡션 모델의 다양한 구성요소에 대해 알아봅니다. 이 과정을 마치면 자체 이미지 캡션 모델을 만들고 이를 사용해 이미지의 설명을 생성할 수 있게 됩니다.

자세히 알아보기

이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.

자세히 알아보기

이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.

자세히 알아보기

이 과정은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다. 인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소와 이러한 모델의 학습 및 서빙 방법에 대해 알아봅니다. 해당하는 실습 둘러보기에서는 TensorFlow에서 시를 짓는 인코더-디코더 아키텍처를 처음부터 간단하게 구현하는 코딩을 해봅니다.

자세히 알아보기

이 과정에서는 최근 이미지 생성 분야에서 가능성을 보여준 머신러닝 모델 제품군인 확산 모델을 소개합니다. 확산 모델은 열역학을 비롯한 물리학에서 착안했습니다. 지난 몇 년 동안 확산 모델은 연구계와 업계 모두에서 주목을 받았습니다. 확산 모델은 Google Cloud의 다양한 최신 이미지 생성 모델과 도구를 뒷받침합니다. 이 과정에서는 확산 모델의 이론과 Vertex AI에서 이 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 소개합니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

If you are a Technical Attendee at Accelerate 2020 Las Vegas (Jan 14-16, 2020), enroll now and complete this Quest. You'll be part of a hands-on labs competition, Google Cloud Hero, where you'll take labs to score points and compete with your colleagues to win prizes. The six labs in this Quest are the prerequisites: you need to complete these before attending, and the points you earn for completing these labs will be part of your event score. In order to maximize your final score and have a chance to be on the leaderboard, you must complete these labs!

자세히 알아보기

If you are a GCCT Technical Attendee at Accelerate 2019 Las Vegas (Jan 28-31, 2019), enroll now and complete this Quest. You'll be part of an on-site competition, Google Cloud SCORE, where you'll take hands-on labs to score points and compete with your colleagues to win prizes. The five labs in this Quest are the prerequisites: you need to complete these before attending, and the points you earn for completing these labs will be part of your event score. In order to maximize your final score and have a chance to be on the leaderboard, you must complete these labs!

자세히 알아보기