이 과정에서는 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드에 특화된 Google Cloud의 스토리지 솔루션에 대해 종합적으로 다룹니다. ML 수명 주기의 각 단계에 적절한 스토리지를 선택하는 방법을 알아봅니다. 학습 중 I/O 성능을 최적화하는 방법, 데이터 준비를 위해 대규모 데이터 세트를 관리하는 방법, 짧은 지연 시간으로 모델 아티팩트를 서빙하는 방법도 살펴봅니다. 실제 사례와 데모를 통해 AI 혁신을 가속화하는 견고한 스토리지 솔루션을 설계하는 데 필요한 전문성을 확보하게 됩니다.
AI 인프라: 스토리지 옵션
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
AI 데이터 파이프라인의 각 단계에 적합한 스토리지 옵션과 스토리지 권장사항을 결정합니다.
AI 데이터 파이프라인의 각 단계에 맞는 적절한 스토리지 솔루션을 결정합니다.
스토리지 옵션과 데이터 준비, 모델 학습, 모델 서빙, 데이터 보관처리 기법을 파악합니다.
모델 학습 및 서빙에 사용되는 스토리지 아키텍처 예시를 살펴봅니다.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Infrastructure
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Storage Technologies
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Cloud Infrastructure
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Data Storage
- Kategorie: File Systems
- Kategorie: Cloud Solutions
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Data Architecture
- Kategorie: Scalability
- Kategorie: Data Processing
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Kubernetes
- Kategorie: Cloud Storage
- Kategorie: Model Deployment
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
April 2026
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Koreanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dozent
von
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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