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Nidhin Kumar

회원 가입일: 2019

다이아몬드 리그

9309포인트
Google DeepMind: 소규모 언어 모델 학습 Earned 11월 3, 2026 EST
Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기 Earned 11월 2, 2026 EST
Agent Platform에서 생성형 AI 살펴보기 Earned 11월 1, 2026 EST
Agent Platform의 프롬프트 설계 Earned 10월 31, 2026 EDT
Cloud Vision API로 이미지 분석 Earned 10월 31, 2026 EDT
Google AI Studio에서 AI 기반 프로토타입 개발하기 Earned 10월 30, 2026 EDT
사전 학습된 API를 활용한 음성 및 언어 솔루션 구현 Earned 10월 25, 2026 EDT
Google Cloud의 서비스 계정과 IAM 역할 설정하기 Earned 10월 24, 2026 EDT
Google Cloud Compute 기본 Earned 10월 24, 2026 EDT
Agent Assist 및 생성형 AI 기능 Earned 5월 30, 2026 EDT
엔터프라이즈 데이터베이스로 AI 에이전트 빌드하기 Earned 5월 16, 2026 EDT
에이전트 메모리 및 상태 관리 Earned 4월 12, 2026 EDT
도구로 에이전트 기능 추가 Earned 4월 11, 2026 EDT
에이전트 행동 최적화 Earned 4월 7, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 Earned 3월 20, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 나의 첫 에이전트 빌드 Earned 3월 19, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 에이전트 빌드 Earned 3월 18, 2026 EDT
나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기 Earned 3월 17, 2026 EDT
Enterprise 에이전트 및 사용 사례 Earned 3월 17, 2026 EDT
에이전트 기초 Earned 3월 16, 2026 EDT
AI 에이전트 소개 Earned 3월 15, 2026 EDT
Flutter Development Earned 7월 21, 2021 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 1월 24, 2021 EST
Google Cloud Computing Foundations Speedrun 1 Earned 5월 8, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned 3월 28, 2020 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop Earned 12월 25, 2019 EST
Cloud Hero: Application Development Earned 12월 5, 2019 EST
Using the Cloud SDK Command Line Earned 11월 24, 2019 EST
Cloud Hero: Artificial Intelligence and Machine Learning Earned 10월 29, 2019 EDT
Alexa Skills Development Earned 10월 3, 2019 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned 8월 17, 2019 EDT
Google Cloud의 Kubernetes Earned 8월 14, 2019 EDT
기준: 인프라 Earned 8월 10, 2019 EDT
Machine Learning APIs Earned 7월 14, 2019 EDT
기준: 데이터, ML, AI Earned 6월 5, 2019 EDT
Google Cloud 필수 정보 Earned 6월 2, 2019 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 5월 1, 2019 EDT

고급 Google DeepMind: 소규모 언어 모델 학습 기술 배지를 획득하려면 이 과정을 완료하여 실제 언어 모델 조사 문제 공식화, 간단한 토크나이저 빌드, Transformer 언어 모델 학습을 위한 데이터 세트 준비, 소규모 언어 모델의 학습 루프 실행 등과 같은 기술 역량을 입증하세요. 무료 구독에 가입하여 이 실습을 무료로 이용하세요. 매달 35크레딧이 무료로 제공됩니다.

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초급 Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기 기술 배지 과정을 완료하여 Gemini Enterprise 기반 에이전트형 어시스턴트를 사용한 퍼스트 파티 및 서드 파티 소스 데이터 통합, 멀티미디어 마케팅 자료 개발, 시스템 전반의 비즈니스 작업 자동화와 관련된 기술 역량을 입증하세요. 기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 획득한 배지를 추적하려면 프로필로 이동하세요.

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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.

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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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Cloud Vision API로 이미지 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 이미지에서 텍스트를 추출하는 등 다양한 작업에 Cloud Vision API를 활용하는 방법을 알아봅니다.

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초급 Google AI Studio에서 AI 기반 프로토타입 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 효과적인 프롬프트 작성, 이미지 및 동영상 분석을 위한 멀티모달 기능 활용, 템플릿과 텍스트 프롬프트에서 작동하는 AI 기반 애플리케이션 프로토타입 제작, API 키를 활용한 커스텀 AI 솔루션 빌드 및 배포와 관련된 역량을 입증하세요.

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소리 합성 및 텍스트 변환을 위한 음성 관련 API 도구 사용법을 배우는 사전 학습된 API를 활용한 음성 및 언어 솔루션 구현 과정을 이수하고 스킬 배지를 획득하세요.

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Google Cloud의 서비스 계정과 IAM 역할 설정하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 서비스 계정, 커스텀 역할, gcloud를 사용해 권한을 설정하는 방법을 배울 수 있습니다.

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Google Cloud Compute 기본 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 퀘스트에서는 Compute Engine을 사용하여 가상 머신(VM), 영구 디스크, 웹 서버로 작업하는 방법을 학습합니다.

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생성형 AI의 강력한 기능을 활용하여 지능형 자동화 에이전트를 만듭니다. 이 과정을 수료하면 웹사이트, 문서 또는 정형 데이터에서 정보를 자동으로 추출하고 합성하여 복잡한 질문에 즉시 답할 수 있는 데이터 스토어 에이전트를 개발할 수 있게 됩니다. 더 이상 정적인 FAQ에 의존할 필요가 없습니다. 새로운 에이전트는 간단하고 빠르게 설정할 수 있으며, 동적이고 정확한 답변을 제공하고 원본 소스 URL까지 표시해 줍니다.

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데이터베이스용 MCP 도구 상자를 사용하여 엔터프라이즈 데이터베이스를 활용할 수 있는 AI 에이전트를 빌드하세요. 안전한 데이터베이스 상호작용 도구를 정의하고 지능형 쿼리 기능(벡터 임베딩, 구조화된 쿼리 활용)을 구현해 봅니다.

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쿼리에 응답하는 기본적인 LLM 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 이를 스테이트풀(Stateful) 에이전트로 만들어 보겠습니다. 세션 상태를 활용하여 컨텍스트를 유지하고, 사용자 선호도를 기억하고, 개인화된 경험을 제공하는 에이전트를 빌드해 봅니다. 에이전트를 스테이트리스(Stateless) 응답자에서 지능형 어시스턴트로 전환할 수 있습니다. Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 프로그램의 다른 콘텐츠도 살펴봅니다. 커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기

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고급 구성으로 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 실제 사용 가능한 기능을 추가해 볼 차례입니다. 에이전트에 웹 검색, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리, 커스텀 작업 수행을 지원하는 도구를 탑재해 보세요. 에이전트를 지능형 응답자에서 직접 작업을 수행하는 유능한 어시스턴트로 만들 수 있습니다.

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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. Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 프로그램의 다른 콘텐츠도 살펴봅니다. 커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기.

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중급 에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 기술 배지 과정을 완료하여 실제 언어 모델 조사 문제 공식화, 간단한 토크나이저 빌드, Transformer 언어 모델 학습을 위한 데이터 세트 준비, 소규모 언어 모델의 학습 루프 실행 등과 같은 기술 역량을 입증하세요.

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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. Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 프로그램의 다른 콘텐츠도 살펴봅니다.

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에이전트 개발 키트(ADK)를 사용하여 복잡하고 프로덕션에 즉시 사용 가능한 AI 에이전트를 빌드하는 방법을 알아보세요. 이 과정에서는 ADK의 오픈소스 프레임워크를 다루며, 간단한 프롬프트 엔지니어링에서 시작해 엔터프라이즈급 멀티 에이전트 시스템에 적합한 코드 우선의 구조화된 소프트웨어 개발 접근 방식으로 나아갑니다.

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첫 번째 Gemini Enterprise 애플리케이션을 만들어 기술 배지를 획득하세요. 다양한 데이터 소스를 애플리케이션에 연결하여 강력한 통합 검색 및 분석 엔진을 빌드하세요. Deep Research 에이전트, 멀티 에이전트 아이디어 구상, 집중 분석을 위한 NotebookLM과 같은 고급 기능을 익힐 수 있습니다.

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AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 살펴보세요. 에이전트 유형을 KPI에 매핑하고 실제 병목 현상을 해결하는 사용 사례를 알아봅니다. Gemini Enterprise로 어떻게 노 코드 솔루션부터 하이 코드 솔루션에 이르기까지 적절한 에이전트를 빌드하고 조정할 수 있는지에 대해서도 다룹니다.

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이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항을 소개하고 실제 비즈니스 현장에서 에이전트가 가치를 창출하는 영역을 살펴봅니다. 이 과정은 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하려는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 기초를 제공합니다.

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AI 에이전트에 대한 개념 개요를 확인하세요. AI 에이전트가 어떻게 자율적인 작업과 추론을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는지 살펴봅니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 학습하고 계획하여 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 기술 아키텍처(모델, 도구, 조정)에 대해서도 알아봅니다.

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Explore the fundamentals of Flutter application development in this hands-on quest! Within this quest, you will build a "Hello World" Flutter application, design a frontend for a shopping application, and learn how to connect your Flutter applications to backend services. Each lab in this quest utilizes a pre-provisioned development environment allowing minimal setup to get into the application code!

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Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Welcome Gamers! In this game you will get hands on with some of the basics of the Google Cloud Services! Challenge yourself to complete each task as quickly and accurately as possible to score points and earn badges! Good Luck!

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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.

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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…

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Have fun with this interesting game and get some hands on Stackdriver, Docker and Python. Challenge yourself to complete each task as quickly and accurately as possible to score points and earn badges!

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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.

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How can artificial intelligence and machine learning benefit your business? Let Google Cloud do the hard work and start taking advantage of advanced AI and ML tools. Dive deep into key solutions to common use cases and gain hands-on experience with TensorFlow, forecasting and prediction, plus score points and compete with other players in today's game.

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In this Quest, you will learn how to create Alexa skills that respond to voice commands and which can be used on the Amazon Echo, Dot, and Tap devices. You will create back-end functions in AWS Lambda, and then connect them with voice response logic using the Alexa Skills Kit. You will use both the AWS Console and the Amazon Developer Portal in these labs, the latter requiring you to have or create a no-cost, no-credit-card-required account. No hardware device is required for any lab; an Alexa voice response simulation system is provided in the Amazon Developer Portal. Templates used in these labs can be adapted and extended to create your own Alexa skills and offer them to the worldwide Alexa user community.

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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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Kubernetes는 가장 인기 있는 컨테이너 조정 시스템이며, Google Kubernetes Engine은 Google Cloud에서 관리형 Kubernetes 배포를 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 이 고급 과정에서는 Docker 이미지, 컨테이너를 구성하고 완전한 Kubernetes Engine 애플리케이션을 배포하는 실무형 실습을 진행합니다. 이 과정에서는 컨테이너 조정을 자체 워크플로에 통합하는 데 필요한 실용적인 기술을 알려드립니다. 기술을 입증하고 지식을 확인할 실무형 챌린지 실습을 찾고 계신가요? 이 과정을 마친 후 추가로 챌린지 실습을 완료하여 전용 Google Cloud 디지털 배지를 받으세요. 이 챌린지 실습은 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 과정이 끝나면 제공됩니다.

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이 과정은 Google Cloud 기본 개념 과정 이상의 지식을 얻기 위해 실무형 실습을 찾는 초보 클라우드 개발자에게 도움이 됩니다. 실습을 통해 Cloud Storage와 Monitoring 및 Cloud Functions 등 기타 주요 애플리케이션 서비스를 자세히 살펴보며 실무 경험을 쌓게 됩니다. 모든 Google Cloud 이니셔티브에 적용할 수 있는 유용한 기술을 개발할 수 있습니다.

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It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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빅데이터, 머신러닝, 인공지능은 오늘날 인기 있는 컴퓨팅 관련 주제이지만 매우 전문화된 분야이기 때문에 초급용 자료를 구하기 어렵습니다. 다행히도 Google Cloud는 이러한 분야에서 사용자 친화적인 서비스를 제공하며 초급 과정을 통해 학습자에게 BigQuery, Cloud Speech API, Video Intelligence와 같은 도구를 사용해 시작할 기회를 제공합니다.

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이 초급 과정에서는 Google Cloud의 기본 도구 및 서비스를 직접 사용해 보는 실무형 실습을 진행합니다. 선택사항으로 제공되는 동영상에서는 실습에서 다룬 개념을 자세히 살펴보고 복습합니다. Google Cloud 필수 정보는 Google Cloud 학습자에게 추천되는 첫 번째 과정입니다. 클라우드에 대한 사전 지식이 거의 없거나 전혀 없더라도 첫 Google Cloud 프로젝트에 적용할 수 있는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. Cloud Shell 명령어 작성, 첫 번째 가상 머신 배포, Kubernetes Engine에서의 애플리케이션 실행, 부하 분산 등 Google Cloud 필수 정보에서는 플랫폼의 기본 기능을 소개합니다.

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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.

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