NEHA KAMALA
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골드 리그
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생성형 AI: 기본 개념 이해
Earned 10월 1, 2026 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
Earned 8월 27, 2026 EDT
이벤트 기반 메시징 및 자동화 워크플로 구현
Earned 8월 13, 2026 EDT
Google AI Studio에서 AI 기반 프로토타입 개발하기
Earned 8월 7, 2026 EDT
나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기
Earned 8월 1, 2026 EDT
Google Cloud Compute 기본
Earned 8월 1, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
Earned 8월 1, 2026 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 7월 24, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 7월 24, 2026 EDT
생성형 AI 소개
Earned 7월 24, 2026 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해는 Gen AI Leader 학습 과정의 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 생성형 AI의 기본 개념을 이해하기 위해 AI, ML, 생성형 AI의 차이점을 살펴보고 다양한 데이터 유형에서 생성형 AI로 어떻게 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 알아봅니다. 파운데이션 모델의 제한사항과 책임감 있고 안전한 AI 개발 및 배포의 주요 과제를 해결할 수 있도록 Google Cloud 전략에 관한 인사이트도 제공합니다.
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생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치는 Gen AI Leader 학습 과정의 첫 번째 과정이며 기본 요건은 따로 없습니다. 이 과정은 챗봇에 대한 기본적인 이해를 넘어 조직을 위한 생성형 AI의 진정한 잠재력을 살펴보는 것을 목표로 합니다. 생성형 AI의 강력한 기능을 활용하는 데 중요한 파운데이션 모델과 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항을 안내합니다.
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이벤트 기반 메시징 및 자동화 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud 콘솔을 통해 Pub/Sub를 사용하는 방법을 배우고, Cloud Scheduler 작업을 통해 효율성을 높이는 방법과 Pub/Sub Lite를 사용하여 높은 볼륨의 이벤트 수집에 드는 비용을 절감할 수 있는 경우를 배우게 됩니다.
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초급 Google AI Studio에서 AI 기반 프로토타입 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 효과적인 프롬프트 작성, 이미지 및 동영상 분석을 위한 멀티모달 기능 활용, 템플릿과 텍스트 프롬프트에서 작동하는 AI 기반 애플리케이션 프로토타입 제작, API 키를 활용한 커스텀 AI 솔루션 빌드 및 배포와 관련된 역량을 입증하세요.
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첫 번째 Gemini Enterprise 애플리케이션을 만들어 기술 배지를 획득하세요. 다양한 데이터 소스를 애플리케이션에 연결하여 강력한 통합 검색 및 분석 엔진을 빌드하세요. Deep Research 에이전트, 멀티 에이전트 아이디어 구상, 집중 분석을 위한 NotebookLM과 같은 고급 기능을 익힐 수 있습니다.
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Google Cloud Compute 기본 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 퀘스트에서는 Compute Engine을 사용하여 가상 머신(VM), 영구 디스크, 웹 서버로 작업하는 방법을 학습합니다.
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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다.
일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다.
과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다.
1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
첫 번째 과정에서는 클라우드 컴퓨팅, Google Cloud 사용 방법, 다양한 컴퓨팅 옵션에 대한 개요를 제공합니다.
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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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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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