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Kenneth Mascarenhas

회원 가입일: 2018

다이아몬드 리그

24815포인트
Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search 배지 Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search Earned 6월 5, 2024 EDT
Vector Search and Embeddings - 한국어 배지 Vector Search and Embeddings - 한국어 Earned 6월 5, 2024 EDT
Introduction to Image Generation - 한국어 배지 Introduction to Image Generation - 한국어 Earned 5월 21, 2024 EDT
Introduction to Vertex AI Studio - 한국어 배지 Introduction to Vertex AI Studio - 한국어 Earned 5월 21, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders 배지 Generative AI for Business Leaders Earned 5월 15, 2024 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - 한국어 배지 Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - 한국어 Earned 5월 15, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - 한국어 배지 Introduction to Responsible AI - 한국어 Earned 5월 14, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - 한국어 배지 Introduction to Large Language Models - 한국어 Earned 5월 14, 2024 EDT
Mitigate Threats and Vulnerabilities with Security Command Center 배지 Mitigate Threats and Vulnerabilities with Security Command Center Earned 5월 9, 2024 EDT
Security Best Practices in Google Cloud 배지 Security Best Practices in Google Cloud Earned 5월 7, 2024 EDT
Google Kubernetes Engine Best Practices: Security 배지 Google Kubernetes Engine Best Practices: Security Earned 5월 3, 2024 EDT
Application Modernization - GKE multi-cluster multi-region infrastructure 배지 Application Modernization - GKE multi-cluster multi-region infrastructure Earned 4월 10, 2024 EDT
Infra Foundations - Implementing Least Privilege for Service Accounts 배지 Infra Foundations - Implementing Least Privilege for Service Accounts Earned 3월 12, 2024 EDT
Infra Foundations - Implementing Private Google Access for VPC Service Controls 배지 Infra Foundations - Implementing Private Google Access for VPC Service Controls Earned 3월 8, 2024 EST
Introduction to Generative AI - 한국어 배지 Introduction to Generative AI - 한국어 Earned 1월 22, 2024 EST
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - 한국어 배지 Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - 한국어 Earned 1월 11, 2024 EST
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 한국어 배지 Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - 한국어 Earned 1월 3, 2024 EST
Preparing for your Professional Data Engineer Journey 배지 Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned 12월 27, 2023 EST
Preparing for your Professional Cloud Architect Journey 배지 Preparing for your Professional Cloud Architect Journey Earned 11월 19, 2022 EST
#GoogleClout Set 6 (5/10) 배지 #GoogleClout Set 6 (5/10) Earned 9월 11, 2022 EDT
#GoogleClout Set 5 (4/10) 배지 #GoogleClout Set 5 (4/10) Earned 9월 11, 2022 EDT
#GoogleClout Set 4 (3/10) 배지 #GoogleClout Set 4 (3/10) Earned 9월 11, 2022 EDT
#GoogleClout Set 3 (2/10) 배지 #GoogleClout Set 3 (2/10) Earned 9월 10, 2022 EDT
#GoogleClout Set 2, 1/10 배지 #GoogleClout Set 2, 1/10 Earned 9월 10, 2022 EDT
#GoogleClout Set 1 배지 #GoogleClout Set 1 Earned 4월 16, 2022 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations 배지 Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned 12월 19, 2021 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 배지 Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 12월 17, 2021 EST
Work and Play: Healthcare with Google Cloud 배지 Work and Play: Healthcare with Google Cloud Earned 3월 7, 2021 EST
Build a Secure Google Cloud Network 배지 Build a Secure Google Cloud Network Earned 12월 16, 2020 EST

(Previously named Search on Vertex AI Agent Builder) 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 Vertex AI Agent Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.

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이 과정에서는 Vertex AI 벡터 검색을 소개하고, Vertex AI 벡터 검색을 사용해 임베딩용 대규모 언어 모델(LLM) API로 검색 애플리케이션을 빌드하는 방법을 설명합니다. 이 과정은 벡터 검색 및 텍스트 임베딩의 개념을 설명하는 강의, Vertex AI에서 벡터 검색을 빌드하는 방법을 보여주는 실용적인 데모, 실무형 실습으로 구성됩니다.

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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.

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이 과정에서는 생성형 AI 모델의 프로토타입 제작 및 맞춤설정을 위한 도구인 Vertex AI Studio를 소개합니다. 몰입형 수업, 대화형 데모, 실무형 실습을 통해 생성형 AI 워크플로를 살펴보고 Gemini 멀티모달 애플리케이션, 프롬프트 설계, 모델 미세 조정에 Vertex AI Studio를 활용하는 방법을 알아봅니다. 목표는 Vertex AI Studio를 사용하여 내 프로젝트에 속한 모델의 잠재력을 높이는 것입니다.

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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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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.

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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.

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Complete the intermediate Mitigate Threats and Vulnerabilities with Security Command Center skill badge to demonstrate skills in the following: preventing and managing environment threats, identifying and mitigating application vulnerabilities, and responding to security anomalies.

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This self-paced training course gives participants broad study of security controls and techniques on Google Cloud. Through recorded lectures, demonstrations, and hands-on labs, participants explore and deploy the components of a secure Google Cloud solution, including Cloud Storage access control technologies, Security Keys, Customer-Supplied Encryption Keys, API access controls, scoping, shielded VMs, encryption, and signed URLs. It also covers securing Kubernetes environments.

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Get Anthos Ready. This Google Kubernetes Engine-centric quest of best practice hands-on labs focuses on security at scale when deploying and managing production GKE environments -- specifically role-based access control, hardening, VPC networking, and binary authorization.

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Earn a DRI badge by completing the Application Modernization - GKE multi-cluster multi-region infrastructure quest, where you demonstrate your understanding of GKE Best-practices GKE Networking, GKE Security, GKE multi-clusters architecture, VPC networking custom networking mode and VPC routing When you complete this activity, you can earn the badge displayed above! View all the badges you have earned by visiting your profile page.

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Earn a DRI badge by completing the Infra Foundations - Implementing Least Privilege for Service Accounts quest, where you demonstrate your capabilities to manage service accounts, assign IAM roles, setting up and using impersonation and implementing logging sinks that target GCS buckets. When you complete this activity, you can earn the badge displayed above! View all the badges you have earned by visiting your profile page.

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Earn a DRI badge by completing the Infra Foundations - Implementing Private Google Access for VPC Service Controls quest, where you demonstrate your capabilities implementing VPC networking custom networking mode, Private Google Access, Cloud DNS response policies, VPC routing and Service Controls. When you complete this activity, you can earn the badge displayed above! View all the badges you have earned by visiting your profile page.

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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.

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데이터 파이프라인은 일반적으로 추출-로드(EL), 추출-로드-변환(ELT) 또는 추출-변환-로드(ETL) 패러다임 중 하나에 속합니다. 이 과정에서는 일괄 데이터에 사용해야 할 패러다임과 사용 시기에 대해 설명합니다. 또한 BigQuery, Dataproc에서의 Spark 실행, Cloud Data Fusion의 파이프라인 그래프, Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리 등 데이터 변환을 위한 Google Cloud의 여러 가지 기술을 다룹니다. Google Cloud에서 Qwiklabs를 사용해 데이터 파이프라인 구성요소를 빌드하는 실무형 실습도 진행합니다.

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데이터 파이프라인의 두 가지 주요 구성요소는 데이터 레이크와 웨어하우스입니다. 이 과정에서는 스토리지 유형별 사용 사례를 살펴보고 Google Cloud에서 사용 가능한 데이터 레이크 및 웨어하우스 솔루션을 기술적으로 자세히 설명합니다. 또한 데이터 엔지니어의 역할, 성공적인 데이터 파이프라인이 비즈니스 운영에 가져오는 이점, 클라우드 환경에서 데이터 엔지니어링을 수행해야 하는 이유도 알아봅니다. 'Data Engineering on Google Cloud' 시리즈의 첫 번째 과정입니다. 이 과정을 완료한 후 Building Batch Data Pipelines on Google Cloud 과정에 등록하세요.

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This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.

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This course helps learners create a study plan for the PCA (Professional Cloud Architect) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.

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Flex your Google Clout! Each week unlocks a new cloud puzzle. How fast can you find the solution? Share your score on your choice of social networks and join the conversation over in the Google Cloud Community.

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Flex your Google Clout! Each day unlocks a new cloud puzzle. Complete all five and you’ll earn the inaugural Google Cloud badge! Share your score on your choice of social networks and join the conversation over in the Google Cloud Community.

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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.

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Google Cloud, in partnership with Harvard Global Health Institute, released the COVID-19 Public Forecasts to serve as an additional resource for healthcare, the public sector, and other organizations responding to the pandemic. In this edition of the Work and Play Series, we are going to learn how to use that data to make predictions and visualizations. You’ll get hands-on experience with exactly the same tools being used to help solve complex problems and keep people safe and healthy.

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Earn a skill badge by completing the Build and Secure Networks in Google Cloud course, where you will learn about multiple networking-related resources to build, scale, and secure your applications on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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