Vikas Kush
회원 가입일: 2025
다이아몬드 리그
44245포인트
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This course explores the fundamentals of the feedback loop process for Virtual Agent development and introduces the native capabilities within Dialogflow CX that support it
In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.
This course explores using enterprise design patterns to build scalable, reliable, and secure agents within CX Agent Studio. Additionally, it covers navigating the complete development lifecycle by deploying multi-layered application security and locking down cloud infrastructure perimeters. It details the core pillars of multi-turn session persistence and real-time audio supervision to facilitate safe, continuous conversational experiences.
Gemini Enterprise for Customer Experience(GECX)와 강력한 생성형 AI 기능에 관한 이 과정을 통해 고객 서비스에 대해 깊이 있게 이해해 보세요. 먼저 고객센터의 지난 여정을 짚어보며 고객센터가 어떻게 발전해 왔고 생성형 AI가 어떤 변화를 가져오고 있는지 알아봅니다. 그런 다음 GECX 솔루션의 핵심 구성요소를 자세히 살펴보고 각 구성요소가 탁월한 고객 경험을 제공하는 데 어떻게 기여하는지 알아봅니다. 마지막으로 GECX의 강력한 비즈니스 사례와 함께 실용적인 사용 사례, 이 혁신적인 솔루션을 활용하는 다양한 사용자 페르소나에 대해 살펴보며 과정을 마무리합니다.
This course gives you a deep dive into the workflows of Tier 1 and Tier 2 security analysts.
The first course provides a high-level overview of security fundamentals on the GDC platform.
Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.
This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.
Google Threat Intelligence provides unmatched visibility into threats by delivering detailed and timely threat intelligence to security teams around the world. This course covers the various capabilities of Google Threat Intelligence and common ways that organizations use this product to proactively mitigate threats.
Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.
이 과정에서는 Google Cloud Security Command Center(SCC) Enterprise에 대한 포괄적인 개요를 다룹니다. SCC Enterprise는 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼(CNAPP) 솔루션으로 조직이 Google Cloud 서비스에서 위협을 예방하고 감지하고 대응하도록 지원합니다. 향상된 위협 감지, 심층적인 취약점 관리, 통합 케이스 관리 등 핵심 SCC Enterprise 기능에 대해 알아봅니다. 위협 관리 및 취약점 평가의 기본적인 개념을 설명하고 실용적인 데모를 통해 SCC Enterprise를 사용하여 멀티 클라우드 환경의 보안 위험을 식별, 조사, 해결하는 방법을 보여줍니다.
이 과정에서는 AI 해석 가능성과 투명성의 개념을 소개합니다. 개발자와 엔지니어에게 AI 투명성이 얼마나 중요한지를 설명합니다. 데이터와 AI 모델 모두에서 해석 가능성과 투명성을 구현하는 데 도움이 되는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.
이 과정에서는 데이터-AI 워크플로를 지원하는 AI 기반 기능 모음인 BigQuery의 Gemini에 관해 살펴봅니다. 이러한 기능에는 데이터 탐색 및 준비, 코드 생성 및 문제 해결, 워크플로 탐색 및 시각화 등이 있습니다. 이 과정은 개념 설명, 실제 사용 사례, 실무형 실습을 통해 데이터 실무자가 생산성을 향상하고 개발 파이프라인의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
이 과정은 Google Workspace 관리자가 일반적인 Google Workspace 문제를 해결할 수 있도록 설계되었습니다. 학습자는 Gmail, Calendar, Drive에서 문제를 진단하고 해결하는 방법과 관리 콘솔을 탐색하는 방법을 연습하게 됩니다. 또한 감사 로그를 분석하여 보안 문제를 해결하고 정보를 수집하고 제공되는 리소스를 사용하여 기술 문제를 해결하고 신고하는 과정을 경험합니다.
이 과정에서는 학습자에게 Google Workspace 환경을 보호할 수 있는 역량을 제공합니다. 학습자는 안전한 비밀번호 정책과 2단계 인증을 구현하여 사용자 액세스를 제어하게 됩니다. 그런 다음 보안 조사 도구를 활용하여 보안 위험을 선제적으로 식별하고 이에 대응합니다. 다음으로 보안을 보장하기 위해 서드 파티 앱 액세스 및 휴대기기를 관리합니다. 마지막으로 학습자는 조직 데이터를 보호하기 위해 이메일 보안 및 규정 준수 조치를 시행합니다.
이 과정에서는 Google Workspace 환경 내에서 데이터를 관리하는 기술을 학습자에게 알려줍니다. 데이터 유출을 방지하기 위해 Gmail 및 Drive의 데이터 손실 방지 규칙을 살펴봅니다. 그런 다음 데이터 보관, 보존, 검색을 위해 Google Vault를 사용하는 방법을 배웁니다. 다음으로 규정을 준수하기 위해 데이터 리전과 내보내기 설정을 구성하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 학습자는 라벨을 사용해 데이터를 분류하여 조직과 보안을 강화하는 방법을 살펴보게 됩니다.
이 과정은 학습자가 Google Workspace 핵심 서비스를 포괄적으로 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 학습자는 Gmail, Calendar, Drive, Meet, Chat, Docs를 비롯한 서비스의 설정을 사용 설정, 중지, 구성하는 방법을 살펴보게 됩니다. 다음으로 Gemini를 배포하고 관리하여 사용자 역량을 강화하는 방법도 알아봅니다. 마지막으로 학습자는 AppSheet와 Apps Script의 사용 사례를 통해 작업을 자동화하고 Google Workspace 애플리케이션의 기능을 확장하는 방법을 살펴봅니다.
이 과정은 Google Workspace의 사용자 및 리소스 관리를 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 학습자는 조직 요구사항에 맞는 조직 단위의 구성을 살펴보게 됩니다. 다양한 유형의 Google 그룹을 관리하는 방법도 알아봅니다. 또한 Google Workspace 내에서 도메인 설정을 관리하기 위한 전문성을 향상시킵니다. 마지막으로 학습자는 Google Workspace 환경 내에서 리소스를 최적화하고 구조화하는 방법을 익히게 됩니다.
이 과정에서는 AI 개인 정보 보호 및 안전에 관한 중요한 주제를 소개합니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 AI 개인 정보 보호 및 안전 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.
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.
인공지능(AI)은 혁신적인 가능성을 제공하지만 새로운 보안 문제의 원인이 되기도 합니다. 이 과정에서는 보안 및 데이터 보호 리더가 조직 내에서 AI를 안전하게 관리하는 데 필요한 전략을 살펴봅니다. AI 관련 위험을 사전에 식별 및 완화하고, 민감한 정보를 보호하며, 규정을 준수하고, 복원력 높은 AI 인프라를 빌드하는 프레임워크를 학습합니다. 이러한 전략이 실제 시나리오에서 어떻게 적용되는지 살펴보기 위해 4가지 산업별 사례를 선별했습니다.
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.
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.
중급 Agent Platform에서 생성형 AI 살펴보기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트를 생성하고, 향상된 콘텐츠 제작을 위해 이미지 및 동영상을 분석하고, Gemini API 내에서 함수 호출 기법을 적용하는 기술 역량을 입증하세요. 정교한 Gemini 기법을 활용하고, 멀티모달 콘텐츠 생성을 살펴보고, AI 기반 프로젝트의 기능을 확장하는 방법을 알아보세요.
중급 Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술 역량을 입증하세요. 멀티모달 프롬프트를 사용하여 텍스트 및 시각적 데이터에서 정보 추출, 동영상 설명 생성, Gemini의 멀티모달 기능을 사용하여 동영상은 물론 그 밖의 추가 정보 검색, 텍스트와 이미지가 포함된 문서의 메타데이터 구축, 모든 관련 텍스트 청크 가져오기, Gemini의 멀티모달 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 인용 문구 인쇄 등이 있습니다.
중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 방법을 배울 수 있습니다.
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.
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.