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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Darryl Wong

회원 가입일: 2026

골드 리그

7900포인트
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 개인 정보 보호 및 안전 Earned 4월 29, 2026 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 해석 가능성 및 투명성 Earned 4월 22, 2026 EDT
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 Earned 4월 20, 2026 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE Earned 4월 16, 2026 EDT
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기 Earned 4월 13, 2026 EDT
AI 인프라: Cloud TPU Earned 4월 5, 2026 EDT
AI 인프라: Cloud GPU Earned 4월 3, 2026 EDT
AI 인프라: AI 하이퍼컴퓨터 소개 Earned 4월 1, 2026 EDT
How to Use TPUs for Inference Earned 3월 31, 2026 EDT
Architecting an AI Inference Stack Earned 3월 31, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 3월 30, 2026 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향 Earned 3월 30, 2026 EDT
Vertex AI Studio 소개 Earned 3월 27, 2026 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기 Earned 3월 27, 2026 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 3월 26, 2026 EDT
인코더-디코더 아키텍처 Earned 3월 26, 2026 EDT
어텐션 메커니즘 Earned 3월 22, 2026 EDT
이미지 생성 소개 Earned 3월 22, 2026 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 3월 21, 2026 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계 Earned 3월 21, 2026 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 3월 20, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 3월 20, 2026 EDT
생성형 AI 소개 Earned 3월 20, 2026 EDT
Looker Studio Essentials Earned 3월 19, 2026 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker Earned 3월 19, 2026 EDT
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 Earned 3월 18, 2026 EDT
Introduction to Looker Earned 3월 17, 2026 EDT
BigQuery의 Gemini로 생산성 향상 Earned 3월 17, 2026 EDT
데이터 분석가를 위한 BigQuery Earned 3월 16, 2026 EDT
Google Cloud 기반 데이터 분석 입문 Earned 3월 8, 2026 EDT

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.

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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.

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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.

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NotebookLM을 사용하여 Professional Machine Learning Engineer(PMLE) 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. NotebookLM 기능을 검토하고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습합니다.

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이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.

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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.

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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.

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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.

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This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges.

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This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1.

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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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이 과정에서는 책임감 있는 AI라는 개념과 AI 원칙을 소개합니다. 공정성과 편향을 실질적으로 식별하고 AI/ML 실무에서 편향을 완화하는 기법을 알아봅니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 책임감 있는 AI 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.

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이 과정에서는 생성형 AI 모델과 상호작용하고 비즈니스 아이디어의 프로토타입을 제작하여 프로덕션으로 출시할 수 있는 도구인 Vertex AI Studio를 소개합니다. 몰입감 있는 사용 사례, 흥미로운 강의, 실무형 실습을 통해 프롬프트부터 프로덕션에 이르는 수명 주기를 살펴보고 Vertex AI Studio를 Gemini 멀티모달 애플리케이션, 프롬프트 설계, 프롬프트 엔지니어링, 모델 조정에 활용하는 방법을 알아봅니다. 이 과정의 목표는 Vertex AI Studio로 프로젝트에서 생성형 AI의 잠재력을 활용하는 것입니다.

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이 과정에서는 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 인코더 및 디코더와 모델 학습 및 평가 방법 등 이미지 캡션 모델의 다양한 구성요소에 대해 알아봅니다. 이 과정을 마치면 자체 이미지 캡션 모델을 만들고 이를 사용해 이미지의 설명을 생성할 수 있게 됩니다.

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이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.

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이 과정은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다. 인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소와 이러한 모델의 학습 및 서빙 방법에 대해 알아봅니다. 해당하는 실습 둘러보기에서는 TensorFlow에서 시를 짓는 인코더-디코더 아키텍처를 처음부터 간단하게 구현하는 코딩을 해봅니다.

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이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.

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이 과정에서는 최근 이미지 생성 분야에서 가능성을 보여준 머신러닝 모델 제품군인 확산 모델을 소개합니다. 확산 모델은 열역학을 비롯한 물리학에서 착안했습니다. 지난 몇 년 동안 확산 모델은 연구계와 업계 모두에서 주목을 받았습니다. 확산 모델은 Google Cloud의 다양한 최신 이미지 생성 모델과 도구를 뒷받침합니다. 이 과정에서는 확산 모델의 이론과 Vertex AI에서 이 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 소개합니다.

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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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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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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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This course provides an introduction to Looker Studio’s powerful features for data visualization and reporting. Learn to transform raw data into insightful reports by mastering various visualization options, connecting to diverse data sources, and implementing interactive controls such as filters. Explore data blending techniques to combine information from multiple sources and unlock deeper insights. Through hands-on exercises you'll gain the skills to create compelling, dynamic reports that effectively communicate data-driven stories.

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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.

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초급 Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 기술 배지 과정을 완료하면 데이터를 필터링, 정렬, 피벗팅하고, 다른 Looker Explore의 결과를 병합하고, 함수 및 연산자를 사용해 데이터 분석 및 시각화를 위한 Looker 대시보드 및 보고서를 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.

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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.

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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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초급 과정에서는 Google Cloud에서 데이터 분석 워크플로와 데이터를 탐색, 분석, 시각화하여 이해관계자와 결과물을 공유하는 데 활용할 수 있는 도구에 대해 학습합니다. 이 과정에서는 우수사례를 실무형 실습, 강의, 퀴즈/데모와 함께 활용해 원시 데이터 세트에서 데이터를 정리하여 효과적인 시각화 및 대시보드를 만드는 방법을 설명합니다. 이미 데이터를 활용하고 있고 Google Cloud를 효과적으로 활용하는 방법을 알고 싶거나 경력을 발전시키고 싶은 학습자라면 이 과정으로 학습을 시작해 보세요. 업무에서 데이터 분석을 수행하거나 활용하는 거의 모든 학습자에게 도움이 될 수 있습니다.

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