Fazil Waseem
회원 가입일: 2026
다이아몬드 리그
4422포인트
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향
Earned 7월 21, 2026 EDT
Gemini Code Assist로 앱 개발 간소화
Earned 7월 20, 2026 EDT
Cloud Run으로 AI 모델 배포 및 확장하기
Earned 7월 18, 2026 EDT
Google Cloud에서 생성형 AI를 사용한 웹사이트 현대화
Earned 7월 14, 2026 EDT
Google Cloud에서 생성형 AI 앱 만들기
Earned 7월 13, 2026 EDT
엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini
Earned 7월 9, 2026 EDT
애플리케이션 개발자를 위한 Gemini
Earned 7월 8, 2026 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 7월 6, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 7월 5, 2026 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCD 시험 대비
Earned 6월 28, 2026 EDT
Google Cloud에서 Sensitive Data Protection 구현
Earned 6월 28, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Engineering and Information Protection
Earned 6월 28, 2026 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 6월 28, 2026 EDT
사전 학습된 API를 활용한 음성 및 언어 솔루션 구현
Earned 6월 28, 2026 EDT
Arcade Voyage: Identity Management and Pre-trained AI APIs
Earned 6월 28, 2026 EDT
Google Cloud의 서비스 계정과 IAM 역할 설정하기
Earned 6월 28, 2026 EDT
Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅
Earned 6월 28, 2026 EDT
Arcade Adventure: App Dev and Cloud Observability
Earned 6월 28, 2026 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 6월 27, 2026 EDT
Build Global and Regional Load Balancing Solutions
Earned 6월 27, 2026 EDT
Arcade Base Camp June 2026
Earned 6월 27, 2026 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 6월 22, 2026 EDT
이 과정에서는 책임감 있는 AI라는 개념과 AI 원칙을 소개합니다. 공정성과 편향을 실질적으로 식별하고 AI/ML 실무에서 편향을 완화하는 기법을 알아봅니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 책임감 있는 AI 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.
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모든 수준의 개발자를 위해 설계된 이 과정에서는 Google Cloud의 AI 기반 앱 개발 파트너인 Gemini Code Assist의 핵심 기능을 소개합니다. 지능형 코드 추천 및 자동 완성부터 실시간 오류 감지 및 리팩터링 지원까지, Gemini Code Assist가 어떻게 생산성을 대폭 높이고, 코드 품질을 개선하며, 더 생산적이고 흥미로운 작업에 집중할 수 있도록 소중한 시간을 절약해 주는지 알아보세요.
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AI 추론은 학습된 머신러닝 모델로 학습된 패턴을 적용하여 처음 접하는 새로운 데이터로 예측을 수행하는 프로세스입니다. 이 과정은 Cloud Run에 AI 추론 서비스를 빠르게 배포하는 데 관심이 있는 개발자, 데이터 과학자, ML 엔지니어를 대상으로 설계되었습니다. 클라우드 기반 서버리스 애플리케이션 배포 솔루션에는 익숙하지만 Google Cloud 서버리스 제품을 사용하여 AI 추론을 실행해 본 경험이 없는 사용자에게 유용한 과정입니다.
이 과정에는 GPU를 사용해 AI 추론 모델을 배포하고 생성형 AI 앱을 데이터 스토리지 서비스와 통합하는 예시가 포함되어 있습니다.
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생성형 AI로 사용자에게 더 나은 검색 경험을 제공하여 웹사이트의 탐색 경험을 향상합니다. 이 과정에서는 사용자가 웹사이트의 콘텐츠를 발견할 수 있도록 Vertex AI Search를 통해 생성형 검색 경험을 웹사이트 사용자에게 제공하는 방법을 알아봅니다. 웹사이트 편집자는 생성형 AI를 사용하여 제안을 통해 콘텐츠를 신속하고 효율적으로 번역하고 개선하는 방법을 배울 수 있습니다.
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생성형 AI 애플리케이션은 대규모 언어 모델(LLM)이 발명되기 전에는 불가능에 가까웠던 새로운 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 어떻게 하면 애플리케이션 개발자가 생성형 AI를 사용해 Google Cloud에서 강력한 대화형 앱을 빌드할 수 있을까요?
이 과정에서는 생성형 AI 애플리케이션에 대해 알아보고 프롬프트 설계 및 검색 증강 생성(RAG)을 사용해 LLM 기반의 강력한 애플리케이션을 빌드하는 방법을 학습합니다. 생성형 AI 애플리케이션에 사용할 수 있는 프로덕션 레디 아키텍처를 살펴보고 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 Google 제품 및 서비스를 사용해 애플리케이션을 개발, 테스트, 배포, 관리하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini의 도움을 받아 웹 애플리케이션을 개발 및 빌드하고, 애플리케이션의 오류를 수정하고, 테스트를 개발하고, 데이터를 쿼리하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 공동작업 도구인 Gemini가 개발자의 애플리케이션 빌드에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 코드에 대한 설명을 얻고 Google Cloud 서비스를 추천받고 애플리케이션의 코드를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 애플리케이션 개발 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정은 머신러닝 실무자에게 생성형 AI 모델과 예측형 AI 모델을 평가하는 데 필요한 도구, 기술, 권장사항을 제공합니다. 모델 평가는 프로덕션 단계의 ML 시스템이 안정적이고 정확하고 성능이 우수한 결과를 제공할 수 있게 하는 중요한 분야입니다.
강의 참가자는 다양한 평가 측정항목, 방법, 각각 다른 모델 유형과 작업에 적합한 애플리케이션에 대해 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 이 과정에서는 생성형 AI 모델의 고유한 문제를 강조하고 이를 효과적으로 해결하기 위한 전략을 소개합니다. 강의 참가자는 Google Cloud의 Vertex AI Platform을 활용해 모델 선택, 최적화, 지속적인 모니터링을 위한 견고한 평가 프로세스를 구현하는 방법을 알아볼 수 있습니다.
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이 과정에서는 생성형 AI 모델을 배포하고 관리할 때 MLOps팀이 직면하는 고유한 과제를 파악하는 데 필요한 지식과 도구를 제공하고 Vertex AI가 어떻게 AI팀이 MLOps 프로세스를 간소화하고 생성형 AI 프로젝트에서 성공을 거둘 수 있도록 지원하는지 살펴봅니다.
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NotebookLM을 사용하여 Associate Cloud Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. NotebookLM 기능을 검토하고, NotebookLM에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 알아봅니다.
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Google Cloud에서 Sensitive Data Protection 구현 기술 배지 과정을 완료하여 Sensitive Data Protection 서비스(Cloud Data Loss Prevention API 포함)를 사용해 Google Cloud의 민감한 정보를 검사, 수정, 익명화하는 기술을 입증할 수 있습니다.
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Raw data is only useful if it is clean, structured, and secure. In this track, you’ll start by processing and preparing data using Dataprep, Dataflow templates, and Apache Spark. You'll learn how to clean up datasets so they are ready for machine learning models. From there, you'll focus on security by working with tools that find and mask sensitive information like personal IDs and credentials. You'll practice redacting critical details and creating safe, de-identified copies of your data in Cloud Storage. By finishing the hands-on challenge labs, you’ll show you can handle big data workflows while keeping confidential information completely safe.
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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Managed Service for Apache Spark에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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소리 합성 및 텍스트 변환을 위한 음성 관련 API 도구 사용법을 배우는 사전 학습된 API를 활용한 음성 및 언어 솔루션 구현 과정을 이수하고 스킬 배지를 획득하세요.
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Keeping your cloud resources secure and making your apps smarter are two essential skills for any cloud developer. In this voyage, you’ll start with the security fundamentals, learning how to configure service accounts, manage IAM permissions using gcloud, and set up custom roles. Once you've secured your environment, you'll work with Google Cloud's pre-trained AI tools—converting text to synthetic speech, translating languages on the fly, and transcribing audio files into text. Complete with two practical challenge labs to test your skills, you'll walk away knowing how to safely manage access to your cloud project while adding powerful language and speech features to your applications.
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Google Cloud의 서비스 계정과 IAM 역할 설정하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 서비스 계정, 커스텀 역할, gcloud를 사용해 권한을 설정하는 방법을 배울 수 있습니다.
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초급 Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅 기술 배지를 획득하여 Compute Engine에서 가상 머신 모니터링, Cloud Monitoring을 활용한 다중 프로젝트 감독, Cloud Functions로 모니터링 및 로깅 기능 확장, 커스텀 애플리케이션 측정항목 생성 및 전송, 커스텀 측정항목을 기반으로 Cloud Monitoring 알림 구성 등의 기술을 입증하세요.
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Writing code is just the first step; you also need to know how to deploy it smoothly and keep it running at its best. In this adventure, you’ll get started with serverless setups by running code on Cloud Run Functions and connecting your services using Google Cloud Pub/Sub. From there, you'll work on the operations side—building out clean development environments, keeping tabs on multiple projects at once, and setting up smart alerts so you can spot and fix issues early. With a couple of challenge labs thrown into the mix, you’ll walk away with the skills needed to build, monitor, and scale apps on Google Cloud.
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Google Cloud 앱 개발 환경 설정 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, Pub/Sub의 기본 기능을 사용하여 스토리지 중심 클라우드 인프라를 구축하고 연결하는 방법을 배울 수 있습니다.
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Complete the intermediate Build Global and Regional Load Balancing Solutions skill badge course to demonstrate skills in the following: deploy and utilize an internal client VM within the same VPC network and test traffic distribution, backend infrastructure suitable for a global external application Load Balancer, and backend VM instances and load balancer components using startup scripts and network tags to host a web application service.
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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
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초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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