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Google Cloud 인공지능으로 혁신하기

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Was Sie lernen werden

  • 인공지능, 머신러닝, 생성형 AI, 에이전트형 AI의 기본 개념을 살펴봅니다.

  • 머신러닝으로 해결할 수 있는 구체적인 비즈니스 문제와 고품질 데이터의 중요성, 책임감 있는 AI 개발 관행을 파악합니다.

  • Google Cloud에서 머신러닝 모델을 빌드하는 4가지 고유한 경로와 이를 지원하는 AI 하이퍼컴퓨터 아키텍처를 설명합니다.

  • 조직에 적합한 AI 솔루션을 선택하기 위해 필요한 속도, 차별화, 전문성, 노력에 관한 전략적 절충점을 살펴봅니다.

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Juli 2026

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2 Aufgaben

Unterrichtet in Koreanisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 4 Module

기존의 분석을 넘어 AI와 머신러닝이 대규모 데이터 세트에서 어떻게 패턴을 찾아내는지 이해해 보세요. 이 모듈에서는 이러한 기술이 표준 데이터 처리와 어떻게 다른지, 책임감 있는 AI 프레임워크를 적용하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하면서 어떻게 위험을 완화할 수 있는지 살펴봅니다.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe5 Plug-ins

전문 데이터 과학자팀 없이 AI를 구현하는 방법을 알아보세요. 이 모듈에서는 사전 학습된 API부터 커스텀 개발에 이르기까지 모델 빌드를 위한 4가지 고유한 경로를 자세히 설명하고 각 경로의 속도, 비용, 맞춤설정 간의 전략적 절충점을 평가합니다.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe4 Plug-ins

과정의 마지막 단계로, 각 섹션에서 다룬 핵심 사항을 요약하고 학습을 계속하기 위한 다음 단계를 안내합니다.

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1 Plug-in

과정 리소스

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Felipe M.

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen