智嘉 黃
회원 가입일: 2020
골드 리그
10095포인트
AI 인프라: 네트워킹 기술
Earned 12월 24, 2025 EST
AI 인프라: 스토리지 옵션
Earned 12월 24, 2025 EST
AI 인프라: 배포 유형
Earned 12월 24, 2025 EST
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발
Earned 10월 31, 2025 EDT
Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리
Earned 10월 31, 2025 EDT
Google Cloud Compute 기본
Earned 10월 31, 2025 EDT
Google Cloud에서 웹사이트 빌드
Earned 10월 21, 2025 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 관리
Earned 10월 21, 2025 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기
Earned 8월 24, 2025 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 8월 22, 2025 EDT
Google Cloud 인공지능으로 혁신하기
Earned 8월 21, 2025 EDT
Google Cloud 운영으로 확장하기
Earned 8월 21, 2025 EDT
Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기
Earned 8월 20, 2025 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 8월 19, 2025 EDT
AI 인프라: Cloud TPU
Earned 8월 14, 2025 EDT
AI 인프라: Cloud GPU
Earned 8월 13, 2025 EDT
AI 인프라: AI 하이퍼컴퓨터 소개
Earned 8월 13, 2025 EDT
Google Cloud를 통한 디지털 혁신
Earned 8월 13, 2025 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
Earned 8월 13, 2025 EDT
'AI 인프라: 네트워킹 기술' 과정에 오신 것을 환영합니다.
이 과정에서는 Google Cloud의 지연 시간이 짧은 고대역폭 인프라를 활용하여 AI 시스템의 모든 구성요소 간 데이터 전송 및 통신을 최적화하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정을 마치면 데이터 수집 및 학습부터 추론에 이르기까지 전체 AI 파이프라인에서 네트워킹이 수행하는 중요한 역할을 이해하고, 워크로드를 최대 속도로 실행할 수 있는 최적의 방법을 적용할 수 있게 됩니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드에 특화된 Google Cloud의 스토리지 솔루션에 대해 종합적으로 다룹니다. ML 수명 주기의 각 단계에 적절한 스토리지를 선택하는 방법을 알아봅니다. 학습 중 I/O 성능을 최적화하는 방법, 데이터 준비를 위해 대규모 데이터 세트를 관리하는 방법, 짧은 지연 시간으로 모델 아티팩트를 서빙하는 방법도 살펴봅니다. 실제 사례와 데모를 통해 AI 혁신을 가속화하는 견고한 스토리지 솔루션을 설계하는 데 필요한 전문성을 확보하게 됩니다.
자세히 알아보기
이 과정은 Google Cloud에서 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 배포, 관리, 최적화하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 일련의 강의와 실용적인 데모를 통해 Google Compute Engine(GCE)을 사용하는 고도로 맞춤 설정 가능한 환경부터 Google Kubernetes Engine(GKE)과 같은 관리형 솔루션에 이르기까지 다양한 배포 전략을 살펴봅니다. 특히 클러스터를 만들고 추론을 위해 GKE를 배포하는 방법도 배우게 됩니다.
자세히 알아보기
중급 Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 기술 배지 과정을 완료하여 데이터 관리를 위한 Cloud Run과 Cloud Storage의 통합, Cloud Run 및 Pub/Sub를 사용하는 복원력 높은 비동기 시스템 설계, Cloud Run 기반 REST API 게이트웨이 구축, Cloud Run 기반 서비스 빌드 및 배포와 관련된 기술 역량을 입증하세요.
자세히 알아보기
Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Python, Go, PHP로 App Engine을 사용하는 방법을 알아봅니다.
자세히 알아보기
Google Cloud Compute 기본 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 퀘스트에서는 Compute Engine을 사용하여 가상 머신(VM), 영구 디스크, 웹 서버로 작업하는 방법을 학습합니다.
자세히 알아보기
Google Cloud에서 웹사이트 빌드 기술 배지 과정을 완료하고 입문 기술 배지를 획득하세요. 이 과정은 Get Cooking in Cloud 시리즈를 기반으로 하며 다음 내용을 다룹니다. Cloud Run에 웹사이트 배포Compute Engine에 웹 앱 호스팅Google Kubernetes Engine에 웹사이트 생성, 배포, 확장Cloud Build를 사용하여 모놀리식 애플리케이션에서 마이크로서비스 아키텍처로 마이그레이션
자세히 알아보기
중급 Google Cloud에서 Kubernetes 관리 기술 배지 과정을 완료하여 kubectl로 배포 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 애플리케이션 디버깅 및 모니터링, 지속적 배포 기법과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
자세히 알아보기
중급 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 기술 배지 과정을 완료하여 Docker 컨테이너 이미지 구성 및 빌드, Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터 생성 및 관리, kubectl을 활용한 효율적인 클러스터 관리, 강력한 지속적 배포(CD) 관행으로 Kubernetes 애플리케이션 배포를 위한 기술을 갖추었음을 입증하세요.
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
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 광범위한 산업을 빠르게 혁신하고 있는 정보 기술의 중요한 진화입니다. 'Google Cloud 인공지능으로 혁신하기' 과정에서는 조직이 AI와 ML을 사용하여 비즈니스 프로세스를 혁신하는 방법을 살펴봅니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
자세히 알아보기
규모와 관계없이 모든 조직이 클라우드의 강력한 기능과 유연성을 활용하여 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 클라우드 리소스를 효과적으로 관리하고 확장하는 것은 복잡한 작업일 수 있습니다. 이 과정에서는 클라우드의 현대적 운영, 안정성, 복원력의 기본 개념과 Google Cloud가 이러한 노력을 지원하는 데 어떤 도움이 되는지 살펴봅니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
자세히 알아보기
클라우드 기술은 강력한 자산이며, 데이터와 결합하면 혁신과 향상된 고객 경험을 위한 촉매제가 됩니다. 'Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기' 과정에서는 조직이 클라우드를 활용하여 데이터의 접근성, 실행 가능성, 가치를 높이는 방법을 살펴봅니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
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
Cloud TPU 과정에 오신 것을 환영합니다. 다양한 시나리오에서 TPU의 장단점을 살펴보고 여러 TPU 가속기를 비교하여 적합한 것을 선택하는 데 도움을 드리겠습니다. 이 과정을 통해 AI 모델의 성능과 효율성을 극대화하는 전략을 배우고 유연한 머신러닝 워크플로에 있어 GPU/TPU 상호 운용성이 얼마나 중요한지 이해하게 될 것입니다. 흥미로운 콘텐츠와 실용적인 데모를 통해 TPU를 효과적으로 활용하는 방법을 단계별로 안내해 드리겠습니다.
자세히 알아보기
AI를 뒷받침하는 강력한 하드웨어가 궁금하신가요? 이 모듈에서는 성능 최적화된 AI 컴퓨터를 분석하고 그 중요성을 알려드립니다. CPU, GPU, TPU가 어떻게 AI 태스크를 초고속으로 처리하는지, 각각의 고유한 특징은 무엇인지, 그리고 AI 소프트웨어에서 이를 최대한 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 과정을 마치면 AI 프로젝트에 적합한 GPU를 선택하는 방법을 정확히 알게 되어 AI 워크로드를 처리할 때 현명한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.
자세히 알아보기
AI 하이퍼컴퓨터를 시작할 준비가 되셨나요? 이 과정에서는 AI 하이퍼컴퓨터를 쉽게 시작할 수 있도록 도와드립니다. AI 하이퍼컴퓨터에 대한 기본사항을 다루고 AI 하이퍼컴퓨터가 AI의 AI 워크로드 처리에 어떤 도움을 주는지 살펴봅니다. GPU, TPU, CPU 등 하이퍼컴퓨터 내부의 다양한 구성요소와 니즈에 맞는 적절한 배포 방식을 선택하는 방법을 알아봅니다.
자세히 알아보기
디지털 혁신은 현대 조직에 있어 중요한 여정이며, 의미 있는 혁신으로 나아가기 위해서는 가장 먼저 클라우드 컴퓨팅에 대한 강력한 기준을 수립해야 합니다. 'Google Cloud를 통한 디지털 혁신' 과정에서는 조직이 운영을 현대화하는 데 도움이 되는 핵심 기술과 전략적 프레임워크를 소개합니다. 이 과정에서는 기본적인 클라우드 개념, 글로벌 네트워크 인프라, 공동 책임 모델을 살펴보고 리더가 클라우드로의 전환을 자신 있게 이끌 수 있도록 지원합니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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
