EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning Certification은 Google Cloud Platform 컴퓨팅 리소스를 기반으로하는 가장 진보 된 머신 러닝 시스템 중 하나와 관련된 인공 지능의 역량 프로그램입니다.
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning의 커리큘럼은이 EITC 인증에 대한 참조로 Google의 포괄적 인 동영상 교훈 콘텐츠를 포함하여 다음 구조 내에서 구성된 Google Cloud를 사용한 머신 러닝의 기본 및 실습에 중점을 둡니다.
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning을 통해 Google AI 및 Google Cloud의 기계 학습 도구의 최신 개발 기술과 사용 방법에 대해 소개합니다.
기계 학습 (ML)은 경험을 통해 자동으로 향상되는 컴퓨터 알고리즘에 대한 연구입니다. 인공 지능의 일부로 간주됩니다. 기계 학습 알고리즘은 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 예측이나 결정을 내리기 위해 학습 데이터라고하는 샘플 데이터를 기반으로 모델을 구축합니다. 기계 학습 알고리즘은 이메일 필터링 및 컴퓨터 비전과 같은 다양한 애플리케이션에서 사용되며, 필요한 작업을 수행하기 위해 기존 알고리즘을 개발하는 것이 어렵거나 불가능합니다.
Google Cloud는 AI 서비스를 제공하고 고성능 머신 러닝 플랫폼으로 작동하는 데 중점을 둡니다.
일부 Google Cloud AI 서비스는 다음과 같습니다.
- Cloud AutoML – 커스텀 머신, 학습 모델을 학습시키고 배포하는 서비스입니다. 2018 년 XNUMX 월 현재 베타 서비스입니다.
- Cloud TPU – Google에서 머신 러닝 모델을 학습시키는 데 사용하는 가속기입니다.
- Cloud Machine Learning Engine – 메인 스트림 프레임 워크를 기반으로 머신 러닝 모델을 학습하고 구축하기위한 관리 형 서비스입니다.
- Cloud Job Discovery – 채용 생태계를위한 Google의 검색 및 기계 학습 기능을 기반으로하는 서비스입니다.
- Dialogflow Enterprise – 대화 인터페이스 구축을위한 Google의 머신 러닝 기반 개발 환경입니다.
- Cloud Natural Language – Google Deep Learning 모델을 기반으로 한 텍스트 분석 서비스입니다.
- Cloud Speech-to-Text – 머신 러닝을 기반으로하는 음성을 텍스트로 변환하는 서비스입니다.
- Cloud Text-to-Speech – 머신 러닝을 기반으로 한 텍스트 음성 변환 서비스입니다.
- Cloud Translation API – 사용 가능한 수천 개의 언어 쌍을 동적으로 번역하는 서비스
- Cloud Vision API – 머신 러닝 기반 이미지 분석 서비스
- Cloud Video Intelligence – 머신 러닝 기반 영상 분석 서비스
예를 들어 AutoML Vision 기능 (비전 계산 이해를위한 Google Cloud의 자동 머신 러닝)을 확인하고이 EITC 프로그램의 포괄적 인 커리큘럼을 계속 진행하세요.
Google AI는 인공 지능을 전담하는 Google의 특수 부서입니다. Sundar Pichai CEO가 Google I/O 2017에서 발표했습니다. Google AI의 주요 프로젝트에는 다음이 포함됩니다.
- 머신 러닝 소프트웨어를 개발하기 위해 클라우드 기반 TPU (텐서 처리 장치)를 제공합니다.
- TensorFlow 개발.
- TensorFlow Research Cloud는 연구가 오픈 소스이고 연구 결과를 제출하고 동료 심사를 거친 과학 저널에 게시하는 조건 하에서 연구원에게 XNUMX 개의 클라우드 TPU로 구성된 무료 클러스터를 제공하여 머신 러닝 연구를 수행 할 것입니다.
- Google 직원이 제공하는 수천 개의 연구 출판물에 대한 포털입니다.
- Magenta : 창작 과정에서 도구로서의 기계 학습의 역할을 탐구하는 딥 러닝 연구팀입니다. 이 팀은 아티스트와 음악가가 AI를 사용하여 프로세스를 확장 할 수있는 많은 오픈 소스 프로젝트를 출시했습니다.
- Sycamore : 54-Qubit 프로그래밍 가능 양자 프로세서.
또 다른 프로젝트는 Google Brain입니다. Google의 딥 러닝 인공 지능 연구팀은 2010 년대 초에 구성되어 개방형 기계 학습 연구와 정보 시스템 및 대규모 컴퓨팅 리소스를 결합합니다. Google Brain 프로젝트는 Google 연구원 인 Jeff Dean, Google 연구원 Greg Corrado, 스탠포드 대학의 Andrew Ng 교수 간의 시간제 연구 협력으로 2011 년에 시작되었습니다. Ng는 2006 년부터 인공 지능 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 기술을 사용하는 데 관심이 있었으며 2011 년에는 Google의 클라우드 컴퓨팅 인프라 위에 대규모 딥 러닝 소프트웨어 시스템 인 DistBelief를 구축하기 위해 Dean 및 Corrado와 협력하기 시작했습니다. Google Brain은 Google X 프로젝트로 시작하여 너무 성공적이어서 Google로 돌아 왔습니다. Astro Teller는 Google Brain이 Google X의 전체 비용을 지불했다고 말했습니다. 2012 년 16,000 월 New York Times는 1,000 개의 클러스터를보고했습니다. 인간 두뇌 활동의 일부 측면을 모방하는 데 전념하는 10 대의 컴퓨터에있는 프로세서는 YouTube 동영상에서 가져온 XNUMX 천만 디지털 이미지를 기반으로 고양이를 인식하도록 성공적으로 훈련되었습니다. 프로젝트 초기부터 Google Brain은 크게 발전했으며 Google AI 제품에서 많은 애플리케이션을 찾습니다.
진행 상황을 살펴 보려면 Google 어시스턴트 기능의 예시 데모를 확인하세요.
인증 커리큘럼에 대해 자세히 알아보기 위해 아래 표를 확장하고 분석할 수 있습니다.
인증 절차 확인에 대한 자세한 내용은 어떻게 시작하나요?.
커리큘럼 참조 리소스
Google Cloud Platform 문서
https://cloud.google.com/docs/
구글 클라우드 콘솔
https://console.cloud.google.com/
Google Cloud Skills Boost - 기계 학습
https://www.cloudskillsboost.google/paths/17
Google Cloud Skills Boost - Google Cloud의 TensorFlow
https://www.cloudskillsboost.google/quests/83
Google Cloud Qwiklabs - 클라우드 실습 교육
https://www.qwiklabs.com/
구글 클라우드 교육
https://cloud.google.com/training/
구글 클라우드 플랫폼 유튜브 채널
https://www.youtube.com/user/googlecloudplatform/videos/
Google Cloud AI 및 머신러닝 제품
https://cloud.google.com/products/ai/
Google Cloud AI 및 머신러닝 솔루션
https://cloud.google.com/solutions/ai/
구글 버텍스 AI
https://cloud.google.com/vertex-ai/
구글 텐서플로우
https://www.tensorflow.org/
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