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Vikas Kumar

회원 가입일: 2024

골드 리그

16115포인트
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 2월 27, 2025 EST
Compute Engine에서 부하 분산 구현 Earned 2월 25, 2025 EST
Analyze Sentiment with Natural Language API Earned 12월 25, 2024 EST
Snowflake to BigQuery Migration Earned 12월 25, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Earned 12월 25, 2024 EST
이미지 생성 소개 Earned 12월 5, 2024 EST
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 12월 5, 2024 EST
인코더-디코더 아키텍처 Earned 12월 5, 2024 EST
어텐션 메커니즘 Earned 12월 5, 2024 EST
Generative AI Fundamentals Earned 12월 5, 2024 EST
BigQuery의 Gemini로 생산성 향상 Earned 12월 5, 2024 EST
Vertex AI Studio 소개 Earned 12월 5, 2024 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 12월 4, 2024 EST
책임감 있는 AI 소개 Earned 12월 4, 2024 EST
Generative AI for Business Leaders Earned 12월 4, 2024 EST

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. 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.

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입문 Compute Engine에서 부하 분산 구현 기술 배지 과정을 완료하여 gcloud 명령어 작성 및 Cloud Shell 사용, Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 HTTP 부하 분산기 구성에 관한 본인의 기술을 입증하세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 개인의 숙련도를 인정하기 위해 Google Cloud에서 단독 발급하는 디지털 배지로서 대화형 실습 환경을 통해 지식을 적용하는 역량을 테스트합니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받게 됩니다.

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Earn a skill badge by completing the Analyze Sentiment with Natural Language API quest, where you learn how the API derives sentiment from text.

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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Snowflake to BigQuery. Sample data will be used during the migration. Learners will complete several labs that focus on the process of transferring schema, data and related processes to corresponding Google Cloud products.There will be one or more challenge labs that will test the learners' understanding of the topics. "This learning path aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from Snowflake to BigQuery.

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, and different compute options.

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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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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.

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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.

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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.

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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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이 과정에서는 데이터-AI 워크플로를 지원하는 AI 기반 기능 모음인 BigQuery의 Gemini에 관해 살펴봅니다. 이러한 기능에는 데이터 탐색 및 준비, 코드 생성 및 문제 해결, 워크플로 탐색 및 시각화 등이 있습니다. 이 과정은 개념 설명, 실제 사용 사례, 실무형 실습을 통해 데이터 실무자가 생산성을 향상하고 개발 파이프라인의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

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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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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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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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