Himanshu Dhiman
회원 가입일: 2023
골드 리그
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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.
Google Kubernetes Engine 시작하기 과정에 오신 것을 환영합니다. 애플리케이션과 하드웨어 인프라 사이에 위치하는 소프트웨어 레이어인 Kubernetes에 관심이 있으시다면 잘 찾아오셨습니다. Google Kubernetes Engine을 사용하면 Kubernetes를 Google Cloud에서 관리형 서비스로 사용할 수 있습니다. 이 과정의 목표는 흔히 GKE로 불리는 Google Kubernetes Engine의 기본사항을 소개하고 Google Cloud에서 애플리케이션을 컨테이너화하고 실행하는 방법을 설명하는 것입니다. 이 과정에서는 먼저 Google Cloud에 대해 기본적인 사항을 소개한 후 이어서 컨테이너 및 Kubernetes, Kubernetes 아키텍처, Kubernetes 작업에 대해 간략히 설명합니다.
This course teaches participants techniques for monitoring and improving infrastructure and application performance in Google Cloud. Using a combination of presentations, demos, hands-on labs, and real-world case studies, attendees gain experience with full-stack monitoring, real-time log management and analysis, debugging code in production, tracing application performance bottlenecks, and profiling CPU and memory usage.
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.
SQL만으로 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 머신러닝 모델을 빌드하고 싶으신가요? BigQuery ML은 데이터 분석가가 기존 SQL 도구와 기술을 사용하여 머신러닝 모델을 만들고, 학습시키고, 평가하고, 예측할 수 있게 하여 머신러닝을 범용화합니다. 이 실습 시리즈에서는 다양한 모델 유형을 실험하고 좋은 모델을 만드는 요소를 알아봅니다.
This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with building a Custom Doc Extractor using the Google Cloud AI solution. The following will be addressed: Service: Document AI Task: Extract fields Processors: Custom Document Extractor and Document Splitter Prediction: Using Endpoint to programmatically extract fields
Earn the introductory skill badge by completing the Automate Data Capture at Scale with Document AI course. In this course, you learn how to extract, process, and capture data using Document AI.
This course provides partners the skills required to scope, design and deploy Document AI solutions for enterprise customers utilizing use-cases from both the procurement and lending arenas.
이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 시스템, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 고객 제공 암호화 키, 보안 및 액세스 관리, 할당량 및 요금 청구, 리소스 모니터링 등 실용적인 솔루션을 배포하는 방법에 대해서도 설명합니다.
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.
(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.
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.
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.
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.
Complete the introductory Create and Manage AlloyDB Instances skill badge to demonstrate skills in the following: performing core AlloyDB operations and tasks, migrating to AlloyDB from PostgreSQL, administering an AlloyDB database, and accelerating analytical queries using the AlloyDB Columnar Engine.
이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 가상 머신, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. Console과 Cloud Shell을 통해 Google Cloud를 사용하는 방법을 학습합니다. 또한 클라우드 설계자의 역할, 인프라 설계 접근 방식은 물론 Virtual Private Cloud(VPC), 프로젝트, 네트워크, 서브네트워크, IP 주소, 경로, 방화벽 규칙을 사용한 가상 네트워킹 구성에 대해 알아봅니다.
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.
The Cloud Foundations Customer Onboarding: Best Practices course enables partners to onboard customers on Google Cloud efficiently and in minimum time, by imparting knowledge, IP, and best practices from the Technical Onboarding Center (TOC) team at Global Delivery Center (GDC). The course explores Cloud Identity and organization, users and groups, administrative access, and resource hierarchy. It also examines network configuration, hybrid connectivity, logging and monitoring, and organizational security.