Observability in Google Cloud
Earned 9월 8, 2024 EDT
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화
Earned 9월 8, 2024 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 8월 18, 2024 EDT
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey
Earned 8월 14, 2024 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 7월 18, 2024 EDT
Vertex AI의 Gemini API로 생성형 AI 살펴보기
Earned 6월 20, 2024 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 4월 12, 2024 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 4월 9, 2024 EDT
생성형 AI 소개
Earned 4월 9, 2024 EDT
Welcome to the second part of the two part course, Observability in Google Cloud.
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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이 속성 주문형 과정에서는 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습이 결합된 이 과정을 통해 안전한 네트워크 상호 연결, 부하 분산, 자동 확장, 인프라 자동화, 관리형 서비스가 포함된 솔루션 요소를 살펴보고 배포할 수 있습니다.
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Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.
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This course helps you structure your preparation for the Associate Cloud Engineer exam. You will learn about the Google Cloud domains covered by the exam and how to create a study plan to improve your domain knowledge.
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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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중급 Vertex AI의 Gemini API로 생성형 AI 살펴보기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트를 생성하고, 향상된 콘텐츠 제작을 위해 이미지 및 동영상을 분석하고, Gemini API 내에서 함수 호출 기법을 적용하는 기술 역량을 입증하세요. 정교한 Gemini 기법을 활용하고, 멀티모달 콘텐츠 생성을 살펴보고, AI 기반 프로젝트의 기능을 확장하는 방법을 알아보세요. 기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 프로필로 이동하여 획득한 배지를 추적하세요.
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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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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.
Observability in Google Cloud
Earned 9월 8, 2024 EDT
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화
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Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 8월 18, 2024 EDT
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책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 7월 18, 2024 EDT
Vertex AI의 Gemini API로 생성형 AI 살펴보기
Earned 6월 20, 2024 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 4월 12, 2024 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 4월 9, 2024 EDT
생성형 AI 소개
Earned 4월 9, 2024 EDT