가입 로그인

Matheus Ramos

회원 가입일: 2026

다이아몬드 리그

16044포인트
멀티 에이전트 아키텍처 배포 Earned 6월 14, 2026 EDT
Deploy Your First Agent Earned 6월 11, 2026 EDT
에이전트를 빌드하고 프로덕션에서 배포하기 Earned 6월 11, 2026 EDT
Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기 Earned 6월 11, 2026 EDT
인간 중심의 AI Earned 6월 11, 2026 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 6월 11, 2026 EDT
에이전트 메모리 및 상태 관리 Earned 6월 10, 2026 EDT
도구로 에이전트 기능 추가 Earned 6월 10, 2026 EDT
에이전트 동작 최적화 Earned 6월 10, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 Earned 6월 9, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 나의 첫 에이전트 빌드 Earned 6월 9, 2026 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 Earned 6월 8, 2026 EDT
Google Cloud 네트워크 개발 Earned 6월 8, 2026 EDT
나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기 Earned 6월 8, 2026 EDT
Enterprise 에이전트 및 사용 사례 Earned 6월 7, 2026 EDT
Google Cloud의 모니터링 가능성 Earned 6월 5, 2026 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 핵심 서비스 Earned 6월 4, 2026 EDT
에이전트 기초 Earned 6월 2, 2026 EDT
AI 에이전트 소개 Earned 6월 2, 2026 EDT
Google Cloud의 로깅 및 모니터링 Earned 5월 23, 2026 EDT
Google Cloud에서 Cloud Run으로 애플리케이션 개발하기: 기초 Earned 5월 20, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine 시작하기 Earned 5월 18, 2026 EDT
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화 Earned 5월 17, 2026 EDT
애플리케이션에 맞는 Google Cloud 데이터베이스 선택하기 Earned 5월 16, 2026 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 기초 Earned 5월 13, 2026 EDT
Associate Cloud Engineer 여정 준비하기 Earned 5월 12, 2026 EDT
클라우드 엔지니어링 Earned 5월 11, 2026 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 Earned 5월 10, 2026 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 5월 10, 2026 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 5월 9, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 에이전트 빌드 Earned 5월 9, 2026 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 Earned 5월 8, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 Earned 5월 8, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI Earned 5월 7, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 Earned 4월 30, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 Earned 4월 30, 2026 EDT

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.

자세히 알아보기

Take your agents from localhost to production. This course teaches you to deploy ADK agents to Vertex AI Agent Engine and Cloud Run, with optional cross-session memory via Memory Bank.

자세히 알아보기

Google의 에이전트 개발 키트(ADK)와 Google Cloud의 강력한 인프라를 사용하는 멀티 에이전트 시스템의 아키텍처와 배포에 대해 알아보세요. 안전하고 확장 가능하며 프로덕션에 즉시 사용할 수 있는 AI 에이전트를 위해 서버리스 Cloud Run부터 고성능 GKE에 이르기까지 이상적인 호스팅 환경을 식별하고 계층적 에이전트 트리와 결정론적 워크플로 에이전트를 설계하는 방법을 배우게 됩니다.

자세히 알아보기

초급 Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기 기술 배지 과정을 완료하여 Gemini Enterprise 기반 에이전트형 어시스턴트를 사용한 퍼스트 파티 및 서드 파티 소스 데이터 통합, 멀티미디어 마케팅 자료 개발, 시스템 전반의 비즈니스 작업 자동화와 관련된 기술 역량을 입증하세요. 기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 획득한 배지를 추적하려면 프로필로 이동하세요.

자세히 알아보기

작업 기반 워크플로에서 인간 중심의 AI 조정으로 전환되고 있는 중요한 변화에 대해 알아보세요. 증강과 자동화를 전략적으로 구별하고 기계의 효율성과 인간의 직관 사이의 균형을 맞추는 방법을 배우게 됩니다.

자세히 알아보기

생성형 AI 에이전트: 조직 혁신'은 Gen AI Leader 학습 과정의 다섯 번째이자 마지막 과정입니다. 이 과정에서는 조직이 어떻게 커스텀 생성형 AI 에이전트를 사용해 특정 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 살펴봅니다. 모델, 추론 루프, 도구와 같은 에이전트의 구성요소를 살펴보며 기본적인 생성형 AI 에이전트를 빌드하는 실무형 실습을 진행합니다.

자세히 알아보기

쿼리에 응답하는 기본적인 LLM 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 이를 스테이트풀(Stateful) 에이전트로 만들어 보겠습니다. 세션 상태를 활용하여 컨텍스트를 유지하고, 사용자 선호도를 기억하고, 개인화된 경험을 제공하는 에이전트를 빌드해 봅니다. 에이전트를 스테이트리스(Stateless) 응답자에서 지능형 어시스턴트로 전환할 수 있습니다.

자세히 알아보기

고급 구성으로 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 실제 사용 가능한 기능을 추가해 볼 차례입니다. 에이전트에 웹 검색, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리, 커스텀 작업 수행을 지원하는 도구를 탑재해 보세요. 에이전트를 지능형 응답자에서 직접 작업을 수행하는 유능한 어시스턴트로 만들 수 있습니다.

자세히 알아보기

첫 번째 에이전트를 빌드해 보았으니, 이제 한 단계 더 나아갈 차례입니다. 이 과정에서는 고급 요청 사항, 모델 선택, 계획 기능, 구조화된 출력 패턴을 적용하여 기본적인 AI 에이전트를 정교하고 정확한 어시스턴트로 발전시키는 기술을 연마하게 됩니다. 커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기

자세히 알아보기

중급 에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 기술 배지 과정을 완료하여 실제 언어 모델 조사 문제 공식화, 간단한 토크나이저 빌드, Transformer 언어 모델 학습을 위한 데이터 세트 준비, 소규모 언어 모델의 학습 루프 실행 등과 같은 기술 역량을 입증하세요.

자세히 알아보기

Google의 에이전트 개발 키트(ADK)로 첫 번째 AI 에이전트를 구축, 구성, 실행하면서 에이전트에 대한 이론을 실제로 적용해 보세요. 이 실습 중심 과정에서는 완전한 ADK 개발 환경을 설정하고, Python 코드와 YAML 구성의 두 가지 방식으로 에이전트를 생성하며, 다양한 인터페이스에서 실행하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 에이전트 동작을 정의하는 핵심 파라미터를 학습하고 첫 번째 과정에서 배운 내용을 실제 코드에 적용합니다.

자세히 알아보기

중급 Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 Terraform을 사용하는 코드형 인프라(IaC) 원칙, Terraform 구성으로 Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 관리, 효과적인 상태 관리(로컬 및 원격), 재사용성 및 구성을 위한 Terraform 코드 모듈화 등에 관한 기술을 입증하세요.

자세히 알아보기

Google Cloud 네트워크 개발 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 역할 탐색 및 프로젝트 액세스 권한 추가/삭제, VPC 네트워크 생성, Compute Engine VM 배포 및 모니터링, SQL 쿼리 작성, Compute Engine에서 VM 배포 및 모니터링, Kubernetes를 여러 배포 접근 방식과 함께 사용하여 애플리케이션을 배포하는 등의 다양한 애플리케이션 배포 및 모니터링 방법을 배울 수 있습니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 살펴보세요. 에이전트 유형을 KPI에 매핑하고 실제 병목 현상을 해결하는 사용 사례를 알아봅니다. Gemini Enterprise로 어떻게 노 코드 솔루션부터 하이 코드 솔루션에 이르기까지 적절한 에이전트를 빌드하고 조정할 수 있는지에 대해서도 다룹니다.

자세히 알아보기

2부로 구성된 과정의 두 번째 순서인 'Google Cloud의 모니터링 가능성'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정을 수강하기 전에 1부인 Google Cloud의 로깅 및 모니터링을 먼저 완료하는 것이 좋습니다. 이번 과정에서는 Error Reporting, Cloud Trace, Cloud Profiler를 포함한 애플리케이션 성능 관리 도구에 대해 알아봅니다.

자세히 알아보기

이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 시스템, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 고객 제공 암호화 키, 보안 및 액세스 관리, 할당량 및 요금 청구, 리소스 모니터링 등 실용적인 솔루션을 배포하는 방법에 대해서도 설명합니다.

자세히 알아보기

AI 에이전트는 기존의 대규모 언어 모델(LLM)을 뛰어넘는 중대한 변화입니다. AI 에이전트는 단순히 텍스트 기반 솔루션을 생성하는 데 그치지 않고, 자율적으로 행동하여 솔루션을 실행할 수도 있습니다. 이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항, LLM API와의 차이점, 실제로 AI 에이전트가 더하는 가치를 소개합니다. Google의 에이전트 백서를 바탕으로 한 이 과정은 에이전트 코드를 처음 작성하기 전에 필요한 이론적 토대를 제공하여 (단순한 텍스트 생성이 아닌) 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하고자 하는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 적합합니다. 커뮤니티 포럼에 참여하여 질문하고 토론하기

자세히 알아보기

AI 에이전트에 대한 개념 개요를 확인하세요. AI 에이전트가 어떻게 자율적인 작업과 추론을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는지 살펴봅니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 학습하고 계획하여 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 기술 아키텍처(모델, 도구, 조정)에 대해서도 알아봅니다.

자세히 알아보기

Google Cloud의 로깅, 모니터링, 모니터링 가능성에 관한 2부 과정에 오신 것을 환영합니다. Google Cloud의 핵심 운영 도구는 크게 두 가지 카테고리로 나뉩니다. 운영 중심 구성요소와 애플리케이션 성능 관리 도구입니다. 이 과정에서는 Google Cloud의 로깅 및 모니터링에서는 로깅, 모니터링, 서비스 모니터링을 포함한 운영 중심 구성요소를 다룹니다. 이 과정을 수강한 후에는 Google Cloud의 모니터링 가능성(2부)을 완료하여 사용 가능한 애플리케이션 성능 관리 도구에 관해 알아보시기 바랍니다.

자세히 알아보기

애플리케이션 실행을 위한 Cloud Run 서버리스 플랫폼을 소개하는 이 과정에서는 Cloud Run의 기본사항, 리소스 모델, 컨테이너 수명 주기에 대해 알아봅니다. 서비스 ID, 서비스 액세스 제어 방법, 그리고 Cloud Run에 배포하기 전에 애플리케이션을 로컬에서 개발하고 테스트하는 방법에 대해 배웁니다. 이 과정에서는 Google Cloud의 다른 서비스와 통합하여 완전한 기능을 갖춘 애플리케이션을 빌드하는 방법도 다룹니다.

자세히 알아보기

Google Kubernetes Engine 시작하기 과정에 오신 것을 환영합니다. 애플리케이션과 하드웨어 인프라 사이에 위치하는 소프트웨어 레이어인 Kubernetes에 관심이 있으시다면 잘 찾아오셨습니다. Google Kubernetes Engine을 사용하면 Kubernetes를 Google Cloud에서 관리형 서비스로 사용할 수 있습니다. 이 과정의 목표는 흔히 GKE로 불리는 Google Kubernetes Engine의 기본사항을 소개하고 Google Cloud에서 애플리케이션을 컨테이너화하고 실행하는 방법을 설명하는 것입니다. 이 과정에서는 먼저 Google Cloud에 대해 기본적인 사항을 소개한 후 이어서 컨테이너 및 Kubernetes, Kubernetes 아키텍처, Kubernetes 작업에 대해 간략히 설명합니다.

자세히 알아보기

이 속성 주문형 과정에서는 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습이 결합된 이 과정을 통해 안전한 네트워크 상호 연결, 부하 분산, 자동 확장, 인프라 자동화, 관리형 서비스가 포함된 솔루션 요소를 살펴보고 배포할 수 있습니다.

자세히 알아보기

이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 효과적으로 개발하기 위해 니즈에 맞는 데이터베이스를 분석하고 선택하는 방법을 알아봅니다. 관계형 데이터베이스 및 NoSQL 데이터베이스를 살펴보고 Cloud SQL, AlloyDB, Spanner에 대해 자세히 알아보고 생성형 AI를 포함한 애플리케이션 요구사항에 맞게 데이터베이스의 강점을 활용하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 벡터 검색을 구성하고 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션해 봅니다.

자세히 알아보기

이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 가상 머신, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. Console과 Cloud Shell을 통해 Google Cloud를 사용하는 방법을 학습합니다. 또한 클라우드 설계자의 역할, 인프라 설계 접근 방식은 물론 Virtual Private Cloud(VPC), 프로젝트, 네트워크, 서브네트워크, IP 주소, 경로, 방화벽 규칙을 사용한 가상 네트워킹 구성에 대해 알아봅니다.

자세히 알아보기

이 과정은 Associate Cloud Engineer 시험을 체계적으로 준비하는 데 도움이 됩니다. 시험에서 다루는 Google Cloud의 영역과 학습자의 영역별 지식을 향상하기 위한 학습 계획을 수립하는 방법을 알아봅니다.

자세히 알아보기

이 초급 과정에서는 다른 과정과 차별화된 실습을 제공합니다. 이 과정은 IT 전문가에게 Google Cloud 공인 어소시에이트 클라우드 엔지니어 자격증 시험에서 다루는 주제와 서비스에 대한 실무형 실습을 제공하도록 선별되었습니다. IAM, 네트워킹, Kubernetes Engine 배포 등에 대해 다루며 Google Cloud 지식을 테스트해 볼 수 있는 구체적인 실습으로 구성되어 있습니다. 이러한 실습만으로도 기술과 역량을 향상시킬 수 있지만 시험 가이드 및 함께 제공되는 다른 준비용 리소스도 검토해 보시기 바랍니다.

자세히 알아보기

안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 빌드, 확장, 보호하는 데 필요한 다양한 네트워킹 관련 리소스에 대해 배울 수 있습니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

에이전트 개발 키트(ADK)를 사용하여 복잡하고 프로덕션에 즉시 사용 가능한 AI 에이전트를 빌드하는 방법을 알아보세요. 이 과정에서는 ADK의 오픈소스 프레임워크를 다루며, 간단한 프롬프트 엔지니어링에서 시작해 엔터프라이즈급 멀티 에이전트 시스템에 적합한 코드 우선의 구조화된 소프트웨어 개발 접근 방식으로 나아갑니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경 지식 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. 다음 순서대로 과정을 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 클라우드 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI 이 세 번째 과정에서는 클라우드 자동화 및 관리 도구와 안전한 네트워크 구축에 대해 다룹니다.

자세히 알아보기

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 이 시리즈의 마지막 과정에서는 관리형 빅데이터 서비스, 머신러닝과 그 가치를 복습하고 기술 배지를 획득하여 Google Cloud 기술 역량을 추가로 입증하는 방법을 살펴봅니다.

자세히 알아보기

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

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기