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Aman Kumar

회원 가입일: 2020

골드 리그

10790포인트
Search with AI Applications Earned 6월 6, 2024 EDT
벡터 검색 및 임베딩 Earned 5월 29, 2024 EDT
이미지 생성 소개 Earned 5월 24, 2024 EDT
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned 5월 24, 2024 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned 5월 23, 2024 EDT
Vertex AI Studio 소개 Earned 5월 23, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders Earned 5월 23, 2024 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 5월 23, 2024 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 5월 20, 2024 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 5월 20, 2024 EDT
생성형 AI 소개 Earned 5월 20, 2024 EDT
Digital Transformation with Google Cloud Earned 3월 21, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 3월 9, 2023 EST
Deployment Manager Earned 3월 2, 2020 EST
Google Cloud의 Kubernetes Earned 3월 2, 2020 EST
DEPRECATED Network Performance and Optimization Earned 2월 29, 2020 EST

(Previously named "Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search". Please note there maybe instances in this course where previous product names and titles are used) Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use AI Applications to integrate enterprise-grade generative AI search.

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이 과정에서는 AI 기반 검색 기술, 도구, 애플리케이션을 살펴봅니다. 벡터 임베딩을 활용하는 시맨틱 검색, 시맨틱 방식과 키워드 방식을 결합한 하이브리드 검색, 그라운딩된 AI 에이전트로서 AI 할루시네이션을 최소화하는 검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보세요. Vertex AI 벡터 검색을 활용해 지능형 검색 엔진을 빌드하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.

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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.

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This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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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.

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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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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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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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There's much excitement about cloud technology and digital transformation, but often many unanswered questions. For example: What is cloud technology? What does digital transformation mean? How can cloud technology help your organization? Where do you even begin? If you've asked yourself any of these questions, you're in the right place. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey. If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you. This course is part of the Cloud Digital Leader learning path.

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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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If you’re looking to take your Google Cloud application to the next level, look no further than Deployment Manager. By automating the creation of GCP resources and services, Deployment Manager lets you focus on developing rather than maintaining. In this advanced-level quest, you will get hands on practice with Deployment Manager by building custom templates, automating Python and Jinja application instances, and scaling custom networks.

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Kubernetes는 가장 인기 있는 컨테이너 조정 시스템이며, Google Kubernetes Engine은 Google Cloud에서 관리형 Kubernetes 배포를 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 이 고급 과정에서는 Docker 이미지, 컨테이너를 구성하고 완전한 Kubernetes Engine 애플리케이션을 배포하는 실무형 실습을 진행합니다. 이 과정에서는 컨테이너 조정을 자체 워크플로에 통합하는 데 필요한 실용적인 기술을 알려드립니다. 기술을 입증하고 지식을 확인할 실무형 챌린지 실습을 찾고 계신가요? 이 과정을 마친 후 추가로 챌린지 실습을 완료하여 전용 Google Cloud 디지털 배지를 받으세요. 이 챌린지 실습은 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 과정이 끝나면 제공됩니다.

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If you want to take your Google Cloud networking skills to the next level, look no further. This course is composed of labs that cover real-life use cases and it will teach you best practices for overcoming common networking bottlenecks. From getting hands-on practice with testing and improving network performance, to integrating high-throughput VPNs and networking tiers, Network Performance and Optimization is an essential course for Google Cloud developers who are looking to double down on application speed and robustness.

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