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Enterprise Readiness in Generative AI
Earned 10월 14, 2025 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 10월 14, 2025 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 10월 14, 2025 EDT
Google Cloud: Prompt Engineering Guide
Earned 10월 13, 2025 EDT
생성형 AI 소개
Earned 10월 13, 2025 EDT
Explore the four pillars of Enterprise Readiness in generative AI: data governance and privacy, security and compliance support, infrastructure reliability and sustainability, and responsible AI. You will also learn how these pillars address concerns about data privacy and security. Learn about customizing foundation models with your data while keeping your data safe using adapter layers, how to keep your AI models safe and compliant when deploying them across the world, and the multiple layers of encryption, rigorous controls, supply chain audits, and ongoing security testing that are built into Google Cloud. You will also learn about security controls such as VPC, customer-managed encryption keys, access transparency, and data residency zones. And explore enterprise controls, certifications, and responsible AI tooling available in Vertex AI to ensure your data remains secure and compliant with global regulations when deploying generative AI models.
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.
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.
Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.
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.