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나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기
Earned 10월 17, 2026 EDT
멀티 에이전트 시스템으로 에이전트 스킬 사용하기
Earned 9월 22, 2026 EDT
Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기
Earned 6월 10, 2026 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비
Earned 5월 30, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링
Earned 5월 30, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 4월 24, 2026 EDT
생성형 AI 소개
Earned 4월 24, 2026 EDT
How to Use TPUs for Inference
Earned 2월 17, 2026 EST
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.
고급 멀티 에이전트 시스템으로 에이전트 스킬 사용하기 기술 배지 과정을 완료하여 ADK를 사용한 멀티 에이전트 시스템 빌드, 에이전트 간(A2A) 프로토콜을 사용한 에이전트 연결, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용한 외부 도구 통합, Agent Engine에 완전한 멀티 에이전트 솔루션 배포에 대한 기술을 입증하세요. Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 프로그램의 다른 콘텐츠도 살펴보세요.
Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기 과정을 완료하여 고급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud Vision API, Cloud Translation API, Cloud Natural Language API와 같은 머신러닝 및 AI 기술의 기본 기능을 알아봅니다.
Gemini Notebook을 사용하여 Professional Machine Learning Engineer(PMLE) 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습합니다.
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.
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.
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.
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.