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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Gabriel Cruz

회원 가입일: 2024

실버 리그

34550포인트
Google Workspace Troubleshooting Earned 6월 20, 2025 EDT
Google Workspace Security Earned 6월 18, 2025 EDT
Google Workspace Data Governance Earned 6월 18, 2025 EDT
Google Workspace Core Services Earned 6월 13, 2025 EDT
Google Workspace User and Resource Management Earned 6월 13, 2025 EDT
Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey Earned 12월 13, 2024 EST
Vertex AI에서 노트북 작업하기 Earned 11월 19, 2024 EST
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 11월 19, 2024 EST
프로페셔널 머신러닝 엔지니어 학습 가이드 Earned 11월 19, 2024 EST
Google Meet의 Gemini Earned 11월 13, 2024 EST
Gmail의 Gemini Earned 11월 13, 2024 EST
Google Workspace를 위한 Gemini 소개 Earned 11월 13, 2024 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향 Earned 11월 13, 2024 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 개인 정보 보호 및 안전 Earned 11월 13, 2024 EST
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 11월 12, 2024 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 해석 가능성 및 투명성 Earned 11월 12, 2024 EST
벡터 검색 및 임베딩 Earned 11월 11, 2024 EST
Vertex AI Studio 소개 Earned 11월 11, 2024 EST
이미지 캡셔닝 모델 만들기 Earned 11월 11, 2024 EST
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 11월 11, 2024 EST
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 Earned 11월 8, 2024 EST
인코더-디코더 아키텍처 Earned 11월 8, 2024 EST
어텐션 메커니즘 Earned 11월 7, 2024 EST
이미지 생성 소개 Earned 11월 7, 2024 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 11월 7, 2024 EST
Vertex AI의 프롬프트 설계 Earned 11월 7, 2024 EST
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 Earned 11월 7, 2024 EST
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 11월 7, 2024 EST
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 11월 6, 2024 EST
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 Earned 11월 6, 2024 EST
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI Earned 11월 6, 2024 EST
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 Earned 10월 29, 2024 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 Earned 10월 25, 2024 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 Earned 10월 24, 2024 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 10월 17, 2024 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 10월 17, 2024 EDT
생성형 AI 소개 Earned 10월 11, 2024 EDT

This course was designed to prepare Google Workspace Administrators to troubleshoot common Google Workspace issues. Learners will practice diagnosing and resolving problems in Gmail, Calendar, and Drive, and navigating the Admin console. They will also experience analyzing audit logs to troubleshoot security issues, and gathering information and using available resources to troubleshoot and report technical issues.

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This course empowers learners to secure their Google Workspace environment. Learners will implement strong password policies and two-step verification to govern user access. They will then utilize the security investigation tool to proactively identify and respond to security risks. Next, they will manage third-party app access and mobile devices to ensure security. Finally, learners will enforce email security and compliance measures to protect organizational data.

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This course equips learners with skills to govern data within their Google Workspace environment. Learners will explore data loss prevention rules in Gmail and Drive to prevent data leakage. They will then learn how to use Google Vault for data retention, preservation, and retrieval purposes. Next, they will learn how to configure data regions and export settings to align with regulations. Finally, learners will discover how to classify data using labels for enhanced organization and security.

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This course was designed to give learners a comprehensive understanding of Google Workspace core services. Learners will explore enabling, disabling, and configuring settings for these services, including Gmail, Calendar, Drive, Meet, Chat, and Docs. Next, they'll learn how to deploy and manage Gemini to empower their users. Finally, learners will examine use cases for AppSheet and Apps Script to automate tasks and extend the functionality of Google Workspace applications.

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This course was designed to provide an understanding of user and resource management in Google Workspace. Learners will explore the configuration of organizational units to align with their organization's needs. Additionally, learners will discover how to manage various types of Google Groups. They will also develop expertise in managing domain settings within Google Workspace. Finally, learners will master the optimization and structuring of resources within their Google Workspace environment.

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This course helps learners prepare to study for the Professional Google Workspace Administrator Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of readings, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.

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이 과정은 데이터 준비부터 모델 배포와 모니터링까지 전체 머신러닝 워크플로를 위한 통합 플랫폼을 제공하는 Jupyter 노트북 기반 환경인 Vertex AI Notebooks를 소개합니다. 이 과정에서는 (1) 다양한 유형의 Vertex AI Notebooks와 그 특징, (2) Vertex AI Notebooks를 만들고 관리하는 방법을 다룹니다.

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이 과정에서는 생성형 AI 프로젝트와 예측형 AI 프로젝트를 모두 개발하는 데 중점을 두고 Google Cloud의 AI 및 머신러닝(ML) 기능을 소개합니다. 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 기술, 제품, 도구를 살펴보고, 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어가 대화형 실습을 통해 전문성을 강화할 수 있도록 지원합니다.

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이 과정은 학습자가 프로페셔널 머신러닝 엔지니어(PMLE) 자격증 시험을 준비하는 학습 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다. 학습자는 시험에서 다루는 분야의 범위를 살펴보고 자신의 시험 준비 상태를 평가한 다음 개별 학습 계획을 세웁니다.

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Google Workspace를 위한 Gemini는 사용자에게 생성형 AI 기능에 대한 액세스를 제공하는 부가기능입니다. 이 과정에서는 Google Meet의 Gemini 기능에 대해 자세히 알아봅니다. 동영상 강의, 실습 활동, 실제 사례를 통해 Google Meet의 Gemini 기능을 종합적으로 이해할 수 있습니다. Gemini를 사용하여 배경 이미지를 생성하고, 동영상 품질을 개선하고, 자막을 번역하는 방법을 배웁니다. 본 과정을 마치면 Google Meet의 Gemini를 자신 있게 활용하여 화상 회의의 효과를 극대화하는 데 필요한 지식과 기술을 갖추게 됩니다.

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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공하는 부가기능입니다. 이 미니 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Gmail의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.

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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공하는 부가기능입니다. 이 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Google Workspace의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.

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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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이 과정에서는 AI 개인 정보 보호 및 안전에 관한 중요한 주제를 소개합니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 AI 개인 정보 보호 및 안전 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.

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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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이 과정에서는 AI 해석 가능성과 투명성의 개념을 소개합니다. 개발자와 엔지니어에게 AI 투명성이 얼마나 중요한지를 설명합니다. 데이터와 AI 모델 모두에서 해석 가능성과 투명성을 구현하는 데 도움이 되는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.

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이 과정에서는 AI 기반 검색 기술, 도구, 애플리케이션을 살펴봅니다. 벡터 임베딩을 활용하는 시맨틱 검색, 시맨틱 방식과 키워드 방식을 결합한 하이브리드 검색, 그라운딩된 AI 에이전트로서 AI 할루시네이션을 최소화하는 검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보세요. Vertex AI 벡터 검색을 활용해 지능형 검색 엔진을 빌드하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.

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이 과정에서는 생성형 AI 모델과 상호작용하고 비즈니스 아이디어의 프로토타입을 제작하여 프로덕션으로 출시할 수 있는 도구인 Vertex AI Studio를 소개합니다. 몰입감 있는 사용 사례, 흥미로운 강의, 실무형 실습을 통해 프롬프트부터 프로덕션에 이르는 수명 주기를 살펴보고 Vertex AI Studio를 Gemini 멀티모달 애플리케이션, 프롬프트 설계, 프롬프트 엔지니어링, 모델 조정에 활용하는 방법을 알아봅니다. 이 과정의 목표는 Vertex AI Studio로 프로젝트에서 생성형 AI의 잠재력을 활용하는 것입니다.

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이 과정에서는 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 인코더 및 디코더와 모델 학습 및 평가 방법 등 이미지 캡션 모델의 다양한 구성요소에 대해 알아봅니다. 이 과정을 마치면 자체 이미지 캡션 모델을 만들고 이를 사용해 이미지의 설명을 생성할 수 있게 됩니다.

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이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.

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중급 Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술 역량을 입증하세요. 멀티모달 프롬프트를 사용하여 텍스트 및 시각적 데이터에서 정보 추출, 동영상 설명 생성, Gemini의 멀티모달 기능을 사용하여 동영상은 물론 그 밖의 추가 정보 검색, 텍스트와 이미지가 포함된 문서의 메타데이터 구축, 모든 관련 텍스트 청크 가져오기, Gemini의 멀티모달 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 인용 문구 인쇄 등이 있습니다.

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이 과정은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다. 인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소와 이러한 모델의 학습 및 서빙 방법에 대해 알아봅니다. 해당하는 실습 둘러보기에서는 TensorFlow에서 시를 짓는 인코더-디코더 아키텍처를 처음부터 간단하게 구현하는 코딩을 해봅니다.

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이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.

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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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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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초급 Vertex AI의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Vertex AI 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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안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 빌드, 확장, 보호하는 데 필요한 다양한 네트워킹 관련 리소스에 대해 배울 수 있습니다.

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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Dataproc에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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Google Cloud 앱 개발 환경 설정 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, Pub/Sub의 기본 기능을 사용하여 스토리지 중심 클라우드 인프라를 구축하고 연결하는 방법을 배울 수 있습니다.

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초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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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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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경 지식 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. 다음 순서대로 과정을 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 클라우드 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI 이 세 번째 과정에서는 클라우드 자동화 및 관리 도구와 안전한 네트워크 구축에 대해 다룹니다.

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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

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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 첫 번째 과정에서는 클라우드 컴퓨팅, Google Cloud 사용 방법, 다양한 컴퓨팅 옵션에 대한 개요를 제공합니다.

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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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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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