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애플리케이션 개발자를 위한 Gemini
Earned 3월 11, 2026 EDT
AI 보안 소개
Earned 3월 11, 2026 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
Earned 3월 8, 2026 EDT
에이전트 기초
Earned 3월 8, 2026 EDT
Gemini CLI로 앱 개발 가속화
Earned 2월 9, 2026 EST
이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 공동작업 도구인 Gemini가 개발자의 애플리케이션 빌드에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 코드에 대한 설명을 얻고 Google Cloud 서비스를 추천받고 애플리케이션의 코드를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 애플리케이션 개발 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
인공지능(AI)은 혁신적인 가능성을 제공하지만 새로운 보안 문제의 원인이 되기도 합니다. 이 과정에서는 보안 및 데이터 보호 리더가 조직 내에서 AI를 안전하게 관리하는 데 필요한 전략을 살펴봅니다. AI 관련 위험을 사전에 식별 및 완화하고, 민감한 정보를 보호하며, 규정을 준수하고, 복원력 높은 AI 인프라를 빌드하는 프레임워크를 학습합니다. 이러한 전략이 실제 시나리오에서 어떻게 적용되는지 살펴보기 위해 4가지 산업별 사례를 선별했습니다.
'생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 첫 번째 과정이며 요구되는 기본 요건이 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 모델 및 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항도 안내합니다.
AI 에이전트는 기존의 대규모 언어 모델(LLM)을 뛰어넘는 중대한 변화입니다. AI 에이전트는 단순히 텍스트 기반 솔루션을 생성하는 데 그치지 않고, 자율적으로 행동하여 솔루션을 실행할 수도 있습니다. 이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항, LLM API와의 차이점, 실제로 AI 에이전트가 더하는 가치를 소개합니다. Google의 에이전트 백서를 바탕으로 한 이 과정은 에이전트 코드를 처음 작성하기 전에 필요한 이론적 토대를 제공하여 (단순한 텍스트 생성이 아닌) 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하고자 하는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 적합합니다. 커뮤니티 포럼에 참여하여 질문하고 토론하기
본 과정은 이 터미널을 위해 구축된 Gemini 기반의 생성형 AI 에이전트인 Gemini CLI를 사용하여 더욱 스마트하게 작업하고자 하는 앱 개발자와 DevOps 엔지니어를 대상으로 고안되었습니다. 이 과정에서는 Gemini CLI 설치 및 구성에 대해 설명하고 사용 사례와 보안 권장사항을 소개합니다. 명령어, 도구, MCP 서버, 확장 프로그램에 대해서도 다룹니다. 실습을 통해 Gemini CLI를 설치 및 구성하고 이를 사용하여 코드를 분석하고 앱을 빌드 및 수정해 봅니다.