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Karan Advani

회원 가입일: 2023

실버 리그

13045포인트
Configure and Maintain CCaaS as an Admin Earned 10월 3, 2024 EDT
Manage Functions and Reporting with CCaaS Earned 9월 21, 2024 EDT
Conversational AI Voice and Chat Integrations Earned 9월 13, 2024 EDT
Handle Consumer Interactions with CCaaS Earned 9월 4, 2024 EDT
Conversational AI and its Engagement Framework Earned 9월 4, 2024 EDT
Security Command Center Enterprise 시작하기 Earned 3월 14, 2024 EDT
Understanding LookML in Looker Earned 12월 11, 2023 EST
어텐션 메커니즘 Earned 11월 26, 2023 EST
이미지 생성 소개 Earned 11월 26, 2023 EST
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 Earned 11월 25, 2023 EST
Implementing Generative AI with Vertex AI Earned 10월 22, 2023 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 10월 10, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 10월 8, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 10월 8, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 10월 8, 2023 EDT
생성형 AI 소개 Earned 10월 4, 2023 EDT

Configure and Maintain CCaaS as an Admin is a course that provides end users with essential learning about the core features, functionality, reporting, and configuration information most relevant to the role. This course is most appropriate for those who perform administrative functions to support the operation of the contact center as well as analyze, troubleshoot, and configure the platform to best meet the demands of customers. Although this program will review some monitoring and reporting aspects, those topics are explored in depth in the course titled "Managing Functions and Reporting with CCaSS."

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Manage Functions and Reporting with CCaaS provides end-users with essential training about the core features, functionality, monitoring, reporting, and configuration information that is most relevant to the role. This course is most appropriate for those at the managerial level of the contact center who are tasked with monitoring the effectiveness, efficiency, and KPI attainment for all consumer interactions. While this program will review some aspects of settings and configuration options, the major focus is on reporting functionality in CCaaS.

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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.

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This course teaches contact center agents about the core agent features and functionality in Contact Center as a Service (CCaaS). CCaaS is a unified contact center platform that accelerates an organization's ability to leverage and deploy contact centers without relying on multiple technology providers. This course is most appropriate for those who handle consumer interactions via chat and call.

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Transform your understanding of customer service with this course on the Customer Engagement Suite (CES) and its powerful generative AI capabilities. You'll start by tracing the journey of contact centers, understanding how they've evolved and where gen AI is propelling them next. Then, you'll gain a deep understanding of the core building blocks within the CES solution, seeing how each component contributes to delivering exceptional customer experiences. The course concludes by exploring the robust business case for CES, along with practical use cases and the various user personas that benefit from this innovative solution.

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이 과정에서는 Google Cloud Security Command Center(SCC) Enterprise에 대한 포괄적인 개요를 다룹니다. SCC Enterprise는 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼(CNAPP) 솔루션으로 조직이 Google Cloud 서비스에서 위협을 예방하고 감지하고 대응하도록 지원합니다. 향상된 위협 감지, 심층적인 취약점 관리, 통합 케이스 관리 등 핵심 SCC Enterprise 기능에 대해 알아봅니다. 위협 관리 및 취약점 평가의 기본적인 개념을 설명하고 실용적인 데모를 통해 SCC Enterprise를 사용하여 멀티 클라우드 환경의 보안 위험을 식별, 조사, 해결하는 방법을 보여줍니다.

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In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.

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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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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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초급 Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 기술 배지 과정을 완료하면 데이터를 필터링, 정렬, 피벗팅하고, 다른 Looker Explore의 결과를 병합하고, 함수 및 연산자를 사용해 데이터 분석 및 시각화를 위한 Looker 대시보드 및 보고서를 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

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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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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.

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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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