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AI 프라이버시 및 편의성

본 강의에서는 머신 러닝 분야에서의 보안 및 프라이버시와 관련된 기본 개념을 살펴봅니다. 그 기저에 깔린 윤리를 깊이 있게 탐구하면서, 유효한 예측 모델을 구축하는 과정에서 사용자의 프라이버시를 보호하는 방법을 알아보겠습니다. 또한 두 가지 심층 질문을 통해, 기업이 알고리즘을 구현하는 방법과 그에 따라 현재와 미래에 사용자 프라이버시 및 투명성에 영향을 미치는 방법도 모색할 것입니다.

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• 5 hours 59 minutes
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Associate Cloud Engineer 여정 준비하기

Discover Google Cloud Associate Engineer 시험 준비를 위한 체계적인 학습 계획과 핵심 영역별 지식 향상 방법을 익혀 클라우드 솔루션 환경 설정부터 보안 구성까지 완벽하게 마스터하세요.

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• 3 hours 33 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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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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BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기

마스터 BigQuery를 활용한 임베딩, 벡터 검색 및 RAG 솔루션 구축 방법을 통해 AI 할루시네이션을 완화하고 자신만의 RAG 파이프라인을 개발하는 기술을 습득하세요.

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• 1 hour 50 minutes
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BigQuery 머신러닝을 사용한 추론

알아보고 BigQuery ML을 활용한 추론 기법, 데이터 분석가를 위한 사용 사례, 지원되는 모델 유형 및 BigQuery에서 ML 모델을 생성하고 관리하는 방법을 마스터하세요.

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• 3 hours 45 minutes
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Azure 전문가를 위한 Google Cloud IAM 및 네트워킹

Explore Google Cloud IAM and networking tailored for Azure professionals, comparing access management, VPC, routing, and firewall configurations through hands-on labs.

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• 4 hours
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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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Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations 한국어

"Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 기초' 과정에서는 Google Cloud의 레이아웃 및 원리를 살펴본 후 소프트웨어 컨테이너를 생성 및 관리하는 방법과 Kubernetes 아키텍처에 대해 알아봅니다. Google Kubernetes Engine으로 설계하기 시리즈의 첫 번째 과정입니다. 이 과정을 이수한 후 Google Kubernetes Engine으로 설계하기: 워크로드 과정에 등록하세요."

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• 8 hours 14 minutes
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Feature Engineering - 한국어

Vertex AI Feature Store에 관해 알고 싶으신가요? ML 모델의 정확성을 개선할 방법을 알고 싶으신가요? 어떤 데이터 열에서 가장 유용한 특성이 나오는지 파악하려면 어떻게 해야 할까요? 특성 추출 과정에서는 좋은 특성과 나쁜 특성을 살펴보고 모델에서 이러한 특성을 적절하게 활용할 수 있도록 사전 처리하고 변환하는 방법을 알아봅니다. 이 과정은 BigQuery ML, Keras, TensorFlow를 사용한 특성 추출에 관한 콘텐츠와 실…

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• 8 hours 30 minutes
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Essential Cloud Infrastructure: Foundation - 한국어

Google Cloud의 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스, 네트워크, 가상 머신, 애플리케이션 서비스 등을 실습을 통해 학습합니다.

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• 7 hours 28 minutes
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Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services 한국어

Compute Engine에 초점을 맞춰 Google Cloud의 유연한 인프라와 플랫폼 서비스를 살펴보는 과정입니다. 이 세션에서는 강의, 데모, 실무형 실습을 조합하여 네트워크, 시스템, 애플리케이션 서비스 등의 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 살펴보고 배포해 봅니다. 또한 하이브리드 네트워킹, 고객 제공 암호화 키, 보안 및 액세스 관리, 할당량 및 결제, 리소스 모니터링와 같은 실용적인 솔루션을 배포하는 방법도 학습합니다.

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• 7 hours 18 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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Encoder-Decoder Architecture - 한국어

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.

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• 46 minutes
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Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation 한국어

Google Cloud의 인프라 및 플랫폼 서비스를 탐구하며 네트워크 연결, 부하 분산, 자동 확장, 인프라 자동화, 관리형 서비스 등을 학습하고 실습합니다.

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• 6 hours 30 minutes
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