M SREE KAMESWARI SNEHA
회원 가입일: 2024
브론즈 리그
15267포인트
이미지 생성 소개
Earned 3월 22, 2026 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향
Earned 2월 27, 2026 EST
Arcade Trail: Application Development
Earned 2월 26, 2026 EST
From Foundations To Wonders
Earned 2월 25, 2026 EST
생성형 AI: 환경 살펴보기
Earned 2월 25, 2026 EST
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
Earned 2월 25, 2026 EST
생성형 AI: 기본 개념 이해
Earned 2월 25, 2026 EST
생성형 AI 앱: 업무 혁신
Earned 2월 25, 2026 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PSOE 시험 대비
Earned 2월 25, 2026 EST
Arcade February 2026 Sprint 4
Earned 2월 25, 2026 EST
Arcade February 2026 Sprint 3
Earned 2월 25, 2026 EST
Arcade February 2026 Sprint 2
Earned 2월 24, 2026 EST
Arcade February 2026 Sprint 1
Earned 2월 24, 2026 EST
Skills At The Pitch
Earned 2월 24, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned 2월 24, 2026 EST
Cloud Run으로 AI 모델 배포 및 확장하기
Earned 2월 23, 2026 EST
조직을 위한 Gemini Code Assist 구성하기
Earned 2월 23, 2026 EST
엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini
Earned 2월 23, 2026 EST
책임감 있는 AI 소개
Earned 2월 22, 2026 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 2월 22, 2026 EST
대규모 언어 모델 소개
Earned 2월 22, 2026 EST
생성형 AI 소개
Earned 2월 22, 2026 EST
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 2월 21, 2026 EST
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 2월 21, 2026 EST
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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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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Developers using managed cloud services can reduce infrastructure management effort by up to 60%, allowing more time to focus on building features that matter. In this level, you’ll gain hands-on experience with Cloud SQL, containerized workloads, and cloud-native application development through the Arcade ACE App Dev series, helping you design, deploy, and manage scalable applications more efficiently.
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As Pup and Kit move through the city between matches—booking plans on the fly, exploring structures built to last, and navigating busy streets—the story reflects what it takes to keep systems running smoothly behind the scenes. From securing storage and shaping networks to improving performance, reliability, and cost efficiency, these labs echo the quiet work that makes flexibility possible. Along the way, hands-on challenges and quizzes sharpen decision-making, so when it’s time for the next big play, everything is ready to perform.
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생성형 AI: 환경 살펴보기는 Gen AI Leader 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: 챗봇 그 이상의 가치는 Gen AI Leader 학습 과정의 첫 번째 과정이며 기본 요건은 따로 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 모델과 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항을 안내합니다.
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생성형 AI: 기본 개념 이해는 Gen AI Leader 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 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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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Security Operations Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요.
Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.
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This month's Arcade Sprint 4 is live! It's designed for quick learning. Since the labs are open all month, there's no rush; just jump in when you have the time. You'll earn 1 Arcade Point and a new skill with each step. It's that simple: grab your point and keep the momentum going!
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This month's Arcade Sprint 3 is live! It's designed for quick learning. Since the labs are open all month, there's no rush; just jump in when you have the time. You'll earn 1 Arcade Point and a new skill with each step. It's that simple: grab your point and keep the momentum going!
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This month's Arcade Sprint 2 is live! It's designed for quick learning. Since the labs are open all month, there's no rush; just jump in when you have the time. You'll earn 1 Arcade Point and a new skill with each step. It's that simple: grab your point and keep the momentum going!
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This month's Arcade Sprint 1 is live! It's designed for quick learning. Since the labs are open all month, there's no rush; just jump in when you have the time. You'll earn 1 Arcade Point and a new skill with each step. It's that simple: grab your point and keep the momentum going!
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Pup and Kit’s World Cup journey highlights how the right skills quietly power great experiences. As they plan, adapt, and stay in sync using data, automation, and cloud-based tools, the story nudges you to step into their shoes and build those capabilities yourself. Each lab mirrors a moment from their adventure, encouraging you to explore, experiment, and strengthen skills that help you stay prepared, move faster, and make smarter choices-whatever the situation demands.
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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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AI 추론은 학습된 머신러닝 모델로 학습된 패턴을 적용하여 처음 접하는 새로운 데이터로 예측을 수행하는 프로세스입니다. 이 과정은 Cloud Run에 AI 추론 서비스를 빠르게 배포하는 데 관심이 있는 개발자, 데이터 과학자, ML 엔지니어를 대상으로 설계되었습니다. 클라우드 기반 서버리스 애플리케이션 배포 솔루션에는 익숙하지만 Google Cloud 서버리스 제품을 사용하여 AI 추론을 실행해 본 경험이 없는 사용자에게 유용한 과정입니다.
이 과정에는 GPU를 사용해 AI 추론 모델을 배포하고 생성형 AI 앱을 데이터 스토리지 서비스와 통합하는 예시가 포함되어 있습니다.
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이 과정은 Google Cloud 콘솔에 대한 기본 지식을 갖추고 있으며 조직 내에서 Gemini Code Assist 구성을 담당하는 Google Cloud 개발자 및 DevOps 엔지니어를 위해 설계되었습니다. 본 과정에서는 Gemini Code Assist의 장점을 소개하고, 다양한 Gemini Code Assist 버전별 기능을 비교합니다. 이 과정에서는 조직 내에서 Gemini Code Assist를 구성하고 관리하는 방법을 함께 소개합니다.
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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.
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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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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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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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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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