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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

DHRUV RANE

회원 가입일: 2025

골드 리그

5911포인트
Google Skills Arcade Trivia January 2026 Week 1 Earned 1월 18, 2026 EST
Work Life Refresh Earned 1월 17, 2026 EST
Level 1: Applied Intelligence and Cloud Architecture Earned 12월 25, 2025 EST
AI Infrastructure: Networking Techniques Earned 12월 23, 2025 EST
AI Infrastructure: Storage Options Earned 12월 23, 2025 EST
AI Infrastructure: Deployment Types Earned 12월 23, 2025 EST
AI 인프라: Cloud TPU Earned 12월 23, 2025 EST
AI 인프라: Cloud GPU Earned 12월 23, 2025 EST
AI 인프라: AI 하이퍼컴퓨터 소개 Earned 12월 23, 2025 EST
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI Earned 12월 23, 2025 EST
Google Sheets - Advanced Topics Earned 7월 16, 2025 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 7월 16, 2025 EDT
생성형 AI 소개 Earned 7월 16, 2025 EDT

Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for January Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the January Trivia Week 1 badge!

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Setting goals is a big part of New Year resolutions—but sustaining a healthy work-life balance is what truly makes them stick. This challenge helps you organize your inbox, manage schedules, collaborate smoothly, and track work efficiently using Google Workspace tools. Start the year with better planning, clearer communication, and workflows that support productivity without burnout.

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Intelligent systems today process everything from scanned invoices to massive data lakes, all while powering apps that users expect to work instantly. Handling that complexity calls for advanced AI, strong governance, and dependable cloud architecture. In this challenge, you’ll extract insights from documents with Document AI, organize and manage distributed data using Dataplex, and secure sensitive information with Cloud KMS. You’ll also deploy containerized apps on Kubernetes Engine, build real-time backends with Firebase, create no-code chat apps with AppSheet, and monitor live activity through Streamlit. These labs show how modern cloud solutions combine intelligence and architecture to stay efficient, secure, and ready for anything.

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Welcome to the "AI Infrastructure: Networking Techniques" course. In this course, you'll learn to leverage Google Cloud's high-bandwidth, low-latency infrastructure to optimize data transfer and communication between all the components of your AI system. By the end, you'll grasp the critical role networking plays across the entire AI pipeline from data ingestion and training to inference and be able to apply best practices to ensure your workloads run at maximum speed.

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In this course, you’ll take a comprehensive journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads. You’ll learn how to choose the right storage for each stage of the ML lifecycle. You’ll explore how to optimize for I/O performance during training, manage massive datasets for data preparation, and serve model artifacts with low latency. Through practical examples and demonstrations, you’ll gain the expertise to design robust storage solutions that accelerate your AI innovation.

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This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.

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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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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 이 시리즈의 마지막 과정에서는 관리형 빅데이터 서비스, 머신러닝과 그 가치를 복습하고 기술 배지를 획득하여 Google Cloud 기술 역량을 추가로 입증하는 방법을 살펴봅니다.

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This course builds on some of the concepts covered in the earlier Google Sheets course. In this course, you will learn how to apply and customize themes In Google Sheets, and explore conditional formatting options. You will learn about some of Google Sheets’ advanced formulas and functions. You will explore how to create formulas using functions, and you will also learn how to reference and validate your data in a Google Sheet. Spreadsheets can hold millions of numbers, formulas, and text. Making sense of all of that data can be difficult without a summary or visualization. This course explores the data visualization options in Google Sheets, such as charts and pivot tables. Google Forms are online surveys used to collect data and provide the opportunity for quick data analysis. You will explore how Forms and Sheets work together by connecting collected Form data to a spreadsheet, or by creating a Form from an existing spreadsheet.

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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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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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