Korean Courses

Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - 한국어

이 과정에서는 TensorFlow 2.x 입력 데이터 파이프라인 빌드, TensorFlow 2.x 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성, 전문 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.

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• 12 hours 23 minutes
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Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services - 简体中文

这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务，其中着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验，探索和部署各种解决方案元素，包括网络、系统和应用服务等基础架构组件。本课程的内容还包括如何部署实用的解决方案，包括客户提供的加密密钥、安全和访问权限管理、配额和结算，以及资源监控。

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• 7 hours 13 minutes
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ML Pipelines on Google Cloud - 한국어

Google Cloud에서 ML 파이프라인 개발을 위한 TFX, Cloud Composer, MLflow 등 다양한 도구와 기술을 학습하여 ML 프로젝트의 전체 수명 주기를 효과적으로 관리하는 방법을 익힙니다.

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• 4 hours
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인공 지능 데이터 공정성 및 편향

본 강의에서는 머신 러닝의 공정성과 편향에 대한 근본적인 문제를 배웁니다. 대학교 입학부터 대출 허가까지, 예측 모델을 이용해 만드는 중요한 결정이 늘어나면서, 모델이 불공정한 예측을 만들지 않게 하는 것이 굉장히 중요해졌습니다. 인간에서 비롯된 편향부터 데이터 세트 인지까지, 윤리적인 모델 구축의 여러 방면을 알아보겠습니다.

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• 6 hours 28 minutes
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Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads 한국어

Kubernetes 워크로드 관리, 배포 생성, GKE 네트워킹, 영구 스토리지 활용 등 Google Kubernetes Engine의 핵심 기능을 실습을 통해 심층적으로 학습합니다.

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• 5 hours 31 minutes
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Architecting with Google Kubernetes Engine: Production 한국어

Google Kubernetes Engine의 보안, 로깅, 모니터링, 스토리지 서비스 및 CI/CD 활용법을 배워 안정적이고 확장 가능한 프로덕션 환경을 구축하는 방법을 익힙니다.

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• 8 hours 15 minutes
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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started - 한국어

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.

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• 3 hours 51 minutes
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Introduction to Responsible AI - 한국어

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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• 17 minutes
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Attention Mechanism - 한국어

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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• 18 minutes
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Machine Learning in the Enterprise - 한국어

기업 환경에서 ML 워크플로를 실용적으로 구현하는 방법을 포괄적으로 소개. Vertex AI를 활용한 데이터 관리, 모델 개발, 하이퍼파라미터 조정, 예측 및 모니터링 등 ML 프로세스 전반을 다룸.

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• 17 hours 37 minutes
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디지털 전환에 따른 변화: 완전 강좌

이 강좌에서는 여러분 주변에서 모두 디지털로 바꾸며 나아가는 것 같을 때 여러분이 할 수 있는 일을 배웁니다. 디지털화로 인해 오늘날 산업에서 일어나는 획기적인 변화에 어떻게 대처할 것인지 다룹니다. 이 강좌에서는 변화에 대처하는 방법을 ‘디지털 전환’이라고 하며, 이것의 핵심은 새로운 비즈니스 환경이 어떻게 변화하는지를 이해하고 그 환경에서 새로운 입지를 확보하는 것입니다. 다시 말해, 기업 전략에 관한 내용이죠!

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• 7 hours 10 minutes
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데이터 기반 의사결정을 위한 질문

데이터 애널리스트의 핵심 스킬을 배우는 과정으로, 효과적인 질문 기법, 데이터 기반 의사결정, 스프레드시트 활용, 구조적 사고, 이해관계자 관리 등을 다룹니다.

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• 18 hours 20 minutes
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IT 보안: 디지털 다크 아트로부터 보호

다양한 IT 보안 개념, 도구, 모범 사례를 다루며 위협 및 공격, 암호화, 인증, 네트워크 보안 등을 학습합니다. 심층적인 보안 아키텍처와 보안 문화 통합 방법도 소개합니다.

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• 23 hours 12 minutes
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시스템 관리 및 IT 인프라 서비스

IT 시스템과 네트워크 관리, 클라우드 인프라 설정, 서버 구성, 재해 복구 등 조직의 IT 인프라를 유지보수하고 관리하는 방법을 포괄적으로 학습합니다.

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• 23 hours 34 minutes
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운영체제와 나: 고급 사용자 되기

Windows와 Linux 운영체제의 핵심 기능을 마스터하여 파일 시스템 관리, 사용자 권한 설정, 소프트웨어 관리, 프로세스 모니터링 등 고급 사용자 스킬을 습득하는 실용적인 과정

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• 1 day 6 hours 34 minutes
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