가입 로그인

Nithin Kumar

회원 가입일: 2023

실버 리그

13925포인트
Vertex AI에서 노트북 작업하기 Earned 5월 3, 2025 EDT
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기 Earned 4월 16, 2025 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 4월 16, 2025 EDT
프로페셔널 머신러닝 엔지니어 학습 가이드 Earned 4월 12, 2025 EDT
클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리 Earned 4월 13, 2024 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 11월 18, 2023 EST
Google Kubernetes Engine 비용 최적화 Earned 11월 7, 2023 EST
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화 Earned 11월 7, 2023 EST
인코더-디코더 아키텍처 Earned 9월 7, 2023 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 핵심 서비스 Earned 8월 19, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals Earned 8월 19, 2023 EDT
Google Cloud 네트워크 개발 Earned 8월 19, 2023 EDT
신뢰할 수 있는 Google Cloud 인프라: 설계 및 프로세스 Earned 7월 14, 2023 EDT
이미지 생성 소개 Earned 6월 27, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 6월 21, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 6월 21, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 6월 13, 2023 EDT
생성형 AI 소개 Earned 6월 8, 2023 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 Earned 4월 18, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine 시작하기 Earned 4월 18, 2023 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 Earned 4월 18, 2023 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 4월 17, 2023 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 기초 Earned 4월 12, 2023 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 4월 10, 2023 EDT

이 과정은 데이터 준비부터 모델 배포와 모니터링까지 전체 머신러닝 워크플로를 위한 통합 플랫폼을 제공하는 Jupyter 노트북 기반 환경인 Vertex AI Notebooks를 소개합니다. 이 과정에서는 (1) 다양한 유형의 Vertex AI Notebooks와 그 특징, (2) Vertex AI Notebooks를 만들고 관리하는 방법을 다룹니다.

자세히 알아보기

이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.

자세히 알아보기

이 과정에서는 생성형 AI 프로젝트와 예측형 AI 프로젝트를 모두 개발하는 데 중점을 두고 Google Cloud의 AI 및 머신러닝(ML) 기능을 소개합니다. 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 기술, 제품, 도구를 살펴보고, 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어가 대화형 실습을 통해 전문성을 강화할 수 있도록 지원합니다.

자세히 알아보기

이 과정은 학습자가 프로페셔널 머신러닝 엔지니어(PMLE) 자격증 시험을 준비하는 학습 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다. 학습자는 시험에서 다루는 분야의 범위를 살펴보고 자신의 시험 준비 상태를 평가한 다음 개별 학습 계획을 세웁니다.

자세히 알아보기

클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하여 Apache 웹 서버를 통해 공개 액세스 가능한 웹사이트 배포, 시작 스크립트를 사용한 Compute Engine VM 구성, Windows 배스천 호스트와 방화벽 규칙을 사용한 보안 RDP 구성, Docker 이미지를 빌드하고 Kubernetes 클러스터에 배포한 후 업데이트, CloudSQL 인스턴스 만들기, MySQL 데이터베이스 가져오기 관련 기술 역량을 입증하세요. 이 기술 배지 과정은 Google Cloud 공인 프로페셔널 클라우드 설계자 자격증 시험에서 다루는 주제를 이해하는 데 도움이 되는 리소스입니다.

자세히 알아보기

초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Dataproc에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

자세히 알아보기

중급 Google Kubernetes Engine 비용 최적화 기술 배지 과정을 완료하여 멀티 테넌트 클러스터의 생성 및 관리, 리소스 사용량의 네임스페이스별 모니터링, 효율을 위한 클러스터 및 포드 자동 확장 구성, 최적의 리소스 배포를 위한 부하 분산 설정, 애플리케이션 상태와 비용 효율을 위한 활성 프로브 및 준비 프로브 구현 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.

자세히 알아보기

Google Cloud 네트워크 개발 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 역할 탐색 및 프로젝트 액세스 권한 추가/삭제, VPC 네트워크 생성, Compute Engine VM 배포 및 모니터링, SQL 쿼리 작성, Compute Engine에서 VM 배포 및 모니터링, Kubernetes를 여러 배포 접근 방식과 함께 사용하여 애플리케이션을 배포하는 등의 다양한 애플리케이션 배포 및 모니터링 방법을 배울 수 있습니다.

자세히 알아보기

이 과정에서는 학습자가 검증된 설계 패턴을 사용하여 Google Cloud에서 고도로 안정적이고 효율적인 솔루션을 빌드하는 데 필요한 역량을 기를 수 있습니다. 'Google Compute Engine으로 설계하기' 또는 'Google Kubernetes Engine으로 설계하기' 과정에서 이어지는 내용이며, 학습자가 두 과정에서 다루는 기술을 실무에서 사용해 본 경험이 있다는 전제로 진행됩니다. 학습자는 프레젠테이션, 설계 활동, 실무형 실습을 통해 고도로 안정적이고 안전하고 비용 효율적이며 가용성이 높은 Google Cloud 배포를 설계하는 데 필요한 비즈니스 요구사항과 기술 요구사항을 정의하고 이 사이의 적절한 균형을 유지하는 방법을 익힐 수 있습니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

중급 Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 Terraform을 사용하는 코드형 인프라(IaC) 원칙, Terraform 구성으로 Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 관리, 효과적인 상태 관리(로컬 및 원격), 재사용성 및 구성을 위한 Terraform 코드 모듈화 등에 관한 기술을 입증하세요.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기