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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Devang Patil

회원 가입일: 2023

골드 리그

19119포인트
Introduction to SecOps on GDC Earned 3월 30, 2026 EDT
Google Security Operations - Deep Dive Earned 3월 30, 2026 EDT
Google Security Operations - Fundamentals Earned 3월 29, 2026 EDT
Security Command Center Fundamentals Earned 3월 29, 2026 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가 Earned 3월 25, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 3월 25, 2026 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 3월 24, 2026 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 3월 24, 2026 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 3월 24, 2026 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 3월 24, 2026 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 3월 23, 2026 EDT
에이전트 동작 최적화 Earned 3월 20, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 나의 첫 에이전트 빌드 Earned 3월 20, 2026 EDT
에이전트 기초 Earned 3월 20, 2026 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned 3월 20, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model Earned 3월 20, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model Earned 3월 20, 2026 EDT
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned 3월 19, 2026 EDT
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned 3월 19, 2026 EDT
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned 3월 18, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned 3월 17, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 3월 17, 2026 EDT
생성형 AI 소개 Earned 3월 17, 2026 EDT

The first course provides a high-level overview of security fundamentals on the GDC platform.

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Take the next steps in working with the Chronicle Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on cusotmization and tuning.

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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.

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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.

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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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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.

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'생성형 AI 앱: 업무 혁신'은 생성형 AI 리더 학습 과정의 네 번째 과정입니다. 이 과정에서는 Workspace를 위한 Gemini, NotebookLM 등 Google의 생성형 AI 애플리케이션을 소개합니다. 그라운딩, 검색 증강 생성, 효과적인 프롬프트 작성, 자동화된 워크플로 구축 등의 개념을 안내합니다.

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'생성형 AI: 환경 살펴보기'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 세 번째 과정입니다. 생성형 AI는 업무 방식을 비롯해 주변 세계와 상호작용하는 방식에 변화를 일으키고 있습니다. 리더로서 생성형 AI를 활용하여 실질적인 비즈니스 성과를 얻으려면 어떻게 해야 할까요? 이 과정에서는 생성형 AI 솔루션 빌드의 다양한 계층, Google Cloud 제품, 솔루션을 선택할 때 고려해야 할 요소를 살펴봅니다.

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'생성형 AI: 기본 개념 이해'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 생성형 AI의 기본 개념을 이해하기 위해 AI, ML, 생성형 AI의 차이점을 살펴보고 다양한 데이터 유형에서 생성형 AI로 어떻게 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 알아봅니다. 파운데이션 모델의 제한사항과 책임감 있고 안전한 AI 개발 및 배포의 주요 과제를 해결할 수 있도록 Google Cloud 전략에 관한 인사이트도 제공합니다.

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'생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 첫 번째 과정이며 요구되는 기본 요건이 없습니다. 이 과정은 챗봇에 대한 기본적인 이해를 넘어 조직을 위한 생성형 AI의 진정한 잠재력을 살펴보는 것을 목표로 합니다. 생성형 AI의 강력한 기능을 활용하는 데 중요한 파운데이션 모델 및 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항도 안내합니다.

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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

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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.

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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

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This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.

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Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.

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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.

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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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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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