Korean Courses

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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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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New York Institute of Finance

공급망금융 시장 및 핀테크 생태계

이 강좌는 잠재 및 현재의 시장 규모, 시장 침투, 성장 및 분포에 대한 정보를 비롯해 공급망 금융 시장에 대해 자세히 설명합니다. 공급망 금융 시장에 서비스를 제공하는 각기 다른 4개 그룹을 알아보고 공급망 금융 프로그램의 주요 이해 관계자 및 시장 관계자에 대해 배웁니다. 강좌가 끝나면 공급망 금융에 영향을 미치는 주요 추세와 잠재 리스크를 검토하고 기업 고객, 은행, 비은행 금융업자 및 기술 서비스 제공자가 각각 겪는 주요 문제점을 자세히 설명합…

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• 6 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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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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Create Image Captioning Models - 한국어

이 과정에서는 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 인코더 및 디코더와 모델 학습 및 평가 방법 등 이미지 캡션 모델의 다양한 구성요소에 대해 알아봅니다. 이 과정을 마치면 자체 이미지 캡션 모델을 만들고 이를 사용해 이미지의 설명을 생성할 수 있게 됩니다.

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• 49 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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MLOps with Vertex AI: Manage Features - 한국어

이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템을 배포, 평가, 모니터링, 운영하기 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 학습자는 SDK 레이어에서 Vertex AI Feature Store의 스트리밍 수집을 사용하여 실습을 진행하게 됩니다.

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• 2 hours 5 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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도커(Docker) 활용 및 배포 자동화 실전 초급

AWS EC2에서 Docker를 활용한 웹 서버 구축, MySQL 연동, GitHub 연계, Jenkins를 통한 자동화 배포 등 실전적인 Docker 활용 기술을 습득할 수 있는 초급 실습 과정.

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• 1 hour 30 minutes
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Clarinet Tutorial

클라리넷 초보자를 위한 종합 가이드: 조립, 소리내기, 운지법, 아티큘레이션 등 기초부터 심화까지 단계별로 학습하는 온라인 튜토리얼

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• 2 hours 30 minutes
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Amazon Web Services;  Amazon

Architecting on AWS - Online Course Supplement (Korean)

AWS 클라우드 인프라 설계를 위한 보충 자료로, 동영상, 리소스, 복습 질문 등을 제공하여 복원력, 보안, 가용성이 뛰어난 아키텍처 구축 방법을 학습할 수 있습니다.

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• 2 hours
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Amazon Web Services;  Amazon

CloudEndure Migration Training - Technical (Korean)

CloudEndure Migration의 주요 개념, 아키텍처, 구현을 다루는 실습 교육. AWS 마이그레이션 프로젝트에 참여하거나 지원하는 전문가를 위한 기술적 훈련 과정.

• AWS Skill Builder
• 2 hours
• On-Demand
• Free Certificate

Amazon Web Services;  Amazon

Planning a Machine Learning Project (Korean)

기계 학습 프로젝트의 요구사항, 데이터 준비, 타임라인 영향, 배포 고려사항을 소개하는 30분 과정. 비즈니스 리더와 의사결정자를 위한 ML 프로젝트 계획의 핵심 요소를 다룹니다.

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