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Randhi Sai RamaKrishna

회원 가입일: 2024

골드 리그

12106포인트
데이터 분석가를 위한 BigQuery Earned 3월 28, 2026 EDT
멀티 에이전트 아키텍처 배포 Earned 12월 24, 2025 EST
Model Armor: 안전한 AI 배포 Earned 12월 22, 2025 EST
엔터프라이즈 데이터베이스로 AI 에이전트 빌드하기 Earned 12월 22, 2025 EST
에이전트 개발 키트(ADK)로 지능형 에이전트 빌드하기 Earned 12월 18, 2025 EST
Gemini Enterprise Agent Platform을 사용한 멀티 에이전트 시스템 배포 Earned 12월 16, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini Enterprise로 더 신속하게 지식 교환 Earned 12월 12, 2025 EST
Gemini Enterprise 소개 Earned 12월 10, 2025 EST
Google Cloud 에이전트 이해하기 Earned 12월 8, 2025 EST
Google Cloud 데이터 분석 필수 사항 Earned 8월 2, 2025 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 7월 26, 2025 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 7월 25, 2025 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 7월 24, 2025 EDT
생성형 AI 소개 Earned 7월 24, 2025 EDT
Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기 Earned 6월 18, 2025 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계 Earned 6월 10, 2025 EDT

본 과정은 데이터 분석 작업에 BigQuery를 사용하는 방법을 배우고자 하는 데이터 분석가를 대상으로 고안되었습니다. 동영상, 실습, 데모를 통해 BigQuery에서 데이터를 수집, 변환, 쿼리하여 비즈니스 의사 결정에 도움이 되는 인사이트를 도출하는 방법을 논의하는 다양한 주제를 다룹니다.

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고급 멀티 에이전트 아키텍처 배포 기술 배지를 획득하고 다음 역량을 입증하세요. 여기에는 ADK를 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 에이전트 간(A2A) 프로토콜을 사용하여 에이전트를 연결하고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 외부 도구를 통합하고, 에이전트 엔진에 완전한 멀티 에이전트 솔루션을 배포하는 작업이 포함됩니다.

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이 과정에서는 Model Armor의 필수 보안 기능을 검토하고 서비스를 사용할 수 있도록 준비합니다. LLM과 관련된 보안 위험과 Model Armor가 AI 애플리케이션을 보호하는 방법을 알아봅니다.

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데이터베이스용 MCP 도구 상자를 사용하여 엔터프라이즈 데이터베이스를 활용할 수 있는 AI 에이전트를 빌드하세요. 안전한 데이터베이스 상호작용 도구를 정의하고 지능형 쿼리 기능(벡터 임베딩, 구조화된 쿼리 활용)을 구현해 봅니다.

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이 체계적인 학습 프로그램은 에이전트 개발 키트(ADK)를 활용해 지능형 에이전트를 빌드하고자 하는 개발자를 대상으로 합니다. 실습, 핵심 개념, 실제 적용 사례를 결합하여 ADK 활용을 위한 포괄적인 가이드를 제공합니다. Google Cloud 전문가 및 동료들로 이루어진 커뮤니티에 참여하여 질문하고 함께 답을 찾고 매일 사용하는 제품을 제작하는 Google 직원들과 소통하세요.

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이 과정에서는 Google 에이전트 개발 키트를 사용하여 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 빌드하는 방법을 학습합니다. 학습자는 도구를 갖춘 에이전트를 빌드하고 상하위 관계 및 흐름을 사용해 여러 에이전트를 연결하여 상호작용 방식을 정의해 봅니다. 에이전트를 로컬로 실행하고 Gemini Enterprise Agent Platform의 Agent Runtime에 배포하여 인프라 결정과 Agent Runtime에서 처리하는 리소스 확장에 따른 관리형 에이전트 흐름으로 실행합니다. 이 실습은 이 제품의 출시 전 버전을 기반으로 합니다. 유지보수 업데이트를 제공하는 동안에는 이러한 실습에 약간의 지연이 있을 수 있습니다.

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직원들이 검색창 하나로 문서 스토리지, 이메일, 채팅, 티켓 시스템, 기타 데이터 소스에서 특정 정보를 찾을 수 있도록 설계된 강력한 도구인 Gemini Enterprise에는 Google의 전문적인 검색 및 AI 기술이 통합되어 있습니다. 또한 Gemini Enterprise 어시스턴트를 사용하면 브레인스토밍 및 조사는 물론 문서 개요를 작성하고 캘린더 일정에 동료를 초대하는 등의 작업에 도움이 되므로 직원들이 지식 관련 작업과 모든 종류의 협업을 빠르게 진행할 수 있습니다. (Gemini Enterprise의 이전 명칭은 Google Agentspace였으며, 이 과정에서 이전 제품 이름이 언급될 수 있습니다.)

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이 과정에서는 AI 에이전트, 엔터프라이즈 검색, Gemini Notebook, 지능형 데이터 액세스를 결합하여 조직의 과제를 해결하는 강력한 플랫폼인 Gemini Enterprise를 소개합니다. 학습자는 실제 사례와 실습을 통해 Gemini Enterprise 기능을 실제 비즈니스 니즈에 맞게 적용하고, 아키텍처를 파악하고, 역할에 따라 데이터 액세스 및 개인 정보 보호를 처리하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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이 과정에서는 Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, 대화형 에이전트, 에이전트 개발 키트를 포함해 Google Cloud의 에이전트 플랫폼에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 학습자는 각 제품의 고유한 기능을 이해하고, 특정 사용 사례에 가장 적합한 솔루션을 구별하며, 검색 및 채팅 애플리케이션 제작에 필요한 기초 지식을 습득하게 됩니다.

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Google Cloud에서 원시 숫자를 명확한 데이터 기반 의사 결정으로 전환하는 방법을 알아보세요. 이 초급 과정에서는 실무형 실습과 실제 시나리오를 통해 BigQuery에서 데이터를 쿼리하고, Looker에서 트렌드를 탐색하고, 데이터 스튜디오에서 공유 가능한 대화형 보고서를 작성하는 방법을 안내합니다.

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기업에서 인공지능과 머신러닝의 사용이 계속 증가함에 따라 책임감 있는 빌드의 중요성도 커지고 있습니다. 대부분의 기업은 책임감 있는 AI를 실천하기가 말처럼 쉽지 않습니다. 조직에서 책임감 있는 AI를 운영하는 방법에 관심이 있다면 이 과정이 도움이 될 것입니다. 이 과정에서 책임감 있는 AI를 위해 현재 Google Cloud가 기울이고 있는 노력, 권장사항, Google Cloud가 얻은 교훈을 알아보면 책임감 있는 AI 접근 방식을 구축하기 위한 프레임워크를 수립할 수 있을 것입니다.

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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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초급 'Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기' 기술 배지 과정을 완료하여, 이미지 인식, 자연어 처리, Google의 강력한 Gemini 및 Imagen 모델을 사용한 이미지 생성, Vertex AI Platform에 애플리케이션 배포 등의 기술을 입증하세요.

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초급 Agent Platform의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Agent Platform 내 프롬프트 엔지니어링, 이미지 분석, 멀티모달 생성형 기술과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 효과적인 프롬프트를 만들고 생성형 AI 출력을 안내하며 실제 마케팅 분야 시나리오에 Gemini 모델을 적용하는 방법을 알아보세요.

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