원하는 방식의 Google Cloud 교육을 살펴보세요.
Google Cloud에서 개발자를 대상으로 한 700개 이상의 학습 활동을 선택할 수 있는 포괄적인 카탈로그를 설계했습니다. 이 카탈로그는 개발자가 선택할 수 있는 다양한 활동 형식으로 구성되어 있습니다. 짧은 분량의 개별 실습 또는 동영상, 문서, 실습, 퀴즈로 구성된 멀티 모듈 과정 중에서 선택하세요. 실습에서는 실제 클라우드 리소스에 대한 임시 사용자 인증 정보를 제공하므로 실제 리소스를 사용하여 Google Cloud를 알아볼 수 있습니다. 이수한 과정의 배지를 획득하고 Google Cloud 성과를 정의, 추적, 측정하세요.
결과 111개
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실습 추천 Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI: Challenge Lab
In this challenge lab you will train, deploy, and create a model pipeline using Vertex AI.
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과정 추천 Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - 한국어
이 과정에서는 AI 기반, AI 개발, AI 솔루션으로 이루어진 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 기반 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 제품군을 소개합니다. 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어를 비롯한 다양한 사용자의 목적에 따라 ML 모델, ML 파이프라인, 생성형 AI 프로젝트를 빌드하는 데 사용할 수 있는 기술, 제품, 도구를 살펴봅니다.
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실습 추천 Getting Started with BigQuery ML
In this lab, you learn how to use BigQuery to create a machine learning model that predicts whether a visitor will make a transaction.
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과정 추천 Integrate with Machine Learning APIs
Earn a skill badge by completing the Integrate with Machine Learning APIs course, where you learn the basic features for the following machine learning and AI technologies: Cloud Vision API, Cloud Cloud Translation API, and Cloud Natural Language API. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google …
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과정 추천 Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어
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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과정 추천 Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course…
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과정 추천 Launching into Machine Learning - 한국어
이 과정에서는 먼저 데이터에 관해 논의하면서 데이터 품질을 개선하고 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다. Vertex AI AutoML과 코드를 한 줄도 작성하지 않고 ML 모델을 빌드하고, 학습시키고, 배포하는 방법을 설명합니다. 학습자는 Big Query ML의 이점을 이해할 수 있습니다. 그런 다음, 머신러닝(ML) 모델 최적화 방법과 일반화 및 샘플링으로 커스텀 학습용 ML 모델 품질을 평가하는 방법을 다룹니다.
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과정 추천 Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI
Earn a skill badge by completing the Build and Deploy Machine Learning Solutions with Vertex AI course, where you will learn how to use Google Cloud's unified Vertex AI platform and its AutoML and custom training services to train, evaluate, tune, explain, and deploy machine learning solutions. This skill badge …
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실습 추천 Integrate with Machine Learning APIs: Challenge Lab
This challenge labs tests your skills in implementing a solution using the Google Machine Learning APIs