에이전트 개발 키트(ADK) 및 Agent Engine으로 멀티 에이전트 시스템 배포하기
Earned 2월 5, 2026 EST
Vertex AI Search for Commerce
Earned 2월 4, 2026 EST
Gemini Code Assist로 앱 개발 간소화
Earned 2월 3, 2026 EST
Create Agents with Generative Playbooks
Earned 2월 3, 2026 EST
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK)
Earned 2월 1, 2026 EST
Vertex AI와 Flutter를 활용하여 생성형 AI 에이전트 빌드하기
Earned 1월 27, 2026 EST
Build AI Agents with Enterprise Databases
Earned 1월 25, 2026 EST
보안 엔지니어를 위한 Gemini
Earned 1월 23, 2026 EST
네트워크 엔지니어를 위한 Gemini
Earned 1월 23, 2026 EST
DevOps 엔지니어를 위한 Gemini
Earned 1월 22, 2026 EST
클라우드 설계자를 위한 Gemini
Earned 1월 22, 2026 EST
애플리케이션 개발자를 위한 Gemini
Earned 1월 21, 2026 EST
BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기
Earned 1월 21, 2026 EST
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script
Earned 1월 20, 2026 EST
Agent Assist and its Gen AI Capabilities
Earned 1월 20, 2026 EST
Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기
Earned 1월 19, 2026 EST
API를 사용하여 Cloud Storage 작업
Earned 1월 19, 2026 EST
멀티 에이전트 아키텍처 배포
Earned 1월 19, 2026 EST
Cloud Run Functions를 활용하여 서버리스 애플리케이션 구축하기
Earned 1월 18, 2026 EST
BigQuery에서 예측 데이터 분석 수행
Earned 1월 18, 2026 EST
Google Cloud의 Monitoring
Earned 1월 18, 2026 EST
Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅
Earned 1월 18, 2026 EST
Security Command Center로 위협과 취약점 완화하기
Earned 1월 17, 2026 EST
Gemini Code Assist로 앱 개발 시작하기
Earned 1월 17, 2026 EST
BigQuery로 멀티모달 벡터 검색 구현하기
Earned 1월 17, 2026 EST
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기
Earned 1월 17, 2026 EST
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기
Earned 1월 17, 2026 EST
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발
Earned 1월 17, 2026 EST
Google Cloud의 서비스 계정과 IAM 역할 설정하기
Earned 1월 16, 2026 EST
Vertex AI의 Gemini API로 생성형 AI 살펴보기
Earned 1월 15, 2026 EST
Gemini 모델 기능 향상
Earned 1월 15, 2026 EST
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기
Earned 1월 15, 2026 EST
Google Cloud Compute 기본
Earned 1월 15, 2026 EST
Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기
Earned 1월 15, 2026 EST
Document AI로 데이터 캡처 자동화하기
Earned 1월 15, 2026 EST
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
Earned 1월 14, 2026 EST
Model Armor: 안전한 AI 배포
Earned 1월 8, 2026 EST
AI 보안 소개
Earned 12월 30, 2025 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 12월 22, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 4
Earned 12월 20, 2025 EST
Vertex AI의 프롬프트 설계
Earned 12월 20, 2025 EST
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps) 기능 관리
Earned 12월 19, 2025 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 개인 정보 보호 및 안전
Earned 12월 14, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 3
Earned 12월 13, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 2
Earned 12월 10, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 1
Earned 12월 9, 2025 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 해석 가능성 및 투명성
Earned 12월 1, 2025 EST
책임감 있는 AI 소개
Earned 11월 27, 2025 EST
Generative AI for Healthcare
Earned 11월 26, 2025 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향
Earned 11월 26, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 4
Earned 11월 16, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 3
Earned 11월 16, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 2
Earned 11월 15, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 1
Earned 11월 14, 2025 EST
Google Cloud에서 생성형 AI 앱 만들기
Earned 11월 10, 2025 EST
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 11월 8, 2025 EST
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기
Earned 11월 8, 2025 EST
프로덕션 머신러닝 시스템
Earned 11월 5, 2025 EST
Level 3: Generative AI
Earned 11월 2, 2025 EDT
Google Cloud에서 Keras를 사용해 ML 모델을 빌드, 학습, 배포하기
Earned 10월 30, 2025 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 10월 30, 2025 EDT
특성 추출
Earned 10월 22, 2025 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 10월 22, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 4
Earned 10월 15, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 3
Earned 10월 15, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 2
Earned 10월 13, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 1
Earned 10월 6, 2025 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링
Earned 10월 6, 2025 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기
Earned 10월 6, 2025 EDT
Vertex AI에서 노트북 작업하기
Earned 10월 6, 2025 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 10월 3, 2025 EDT
생성형 AI 소개
Earned 9월 27, 2025 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
Earned 9월 27, 2025 EDT
Level 2: Building with Cloud Tools
Earned 8월 16, 2025 EDT
Future Ready Skills
Earned 8월 15, 2025 EDT
Level 1: Application Design and Delivery
Earned 8월 14, 2025 EDT
프로페셔널 머신러닝 엔지니어 학습 가이드
Earned 6월 26, 2025 EDT
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 Google 에이전트 개발 키트를 사용하여 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 빌드하는 방법을 학습합니다. 학습자는 도구를 갖춘 에이전트를 빌드하고 상하위 관계 및 흐름을 사용해 여러 에이전트를 연결하여 상호작용 방식을 정의해 봅니다. 에이전트를 로컬로 실행하고 Vertex AI Agent Engine에 배포하여 인프라 결정과 Agent Engine에서 처리하는 리소스 확장에 따른 관리형 에이전트 흐름으로 실행합니다.
이 실습은 이 제품의 출시 전 버전을 기반으로 합니다. 유지보수 업데이트를 제공하는 동안에는 이러한 실습에 약간의 지연이 있을 수 있습니다.
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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
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모든 수준의 개발자를 위해 설계된 이 과정에서는 Google Cloud의 AI 기반 앱 개발 파트너인 Gemini Code Assist의 핵심 기능을 소개합니다. 지능형 코드 추천 및 자동 완성부터 실시간 오류 감지 및 리팩터링 지원까지, Gemini Code Assist가 어떻게 생산성을 대폭 높이고, 코드 품질을 개선하며, 더 생산적이고 흥미로운 작업에 집중할 수 있도록 소중한 시간을 절약해 주는지 알아보세요.
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This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.
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This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.
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이 과정에서는 Google의 이식 가능한 UI 툴킷인 Flutter를 사용하여 앱을 개발하고, 앱에 Google의 생성형 AI 모델 제품군인 Gemini를 통합하는 방법을 알아봅니다. AI 에이전트와 애플리케이션을 빌드하고 관리할 수 있는 Google 플랫폼인 Vertex AI Agent Builder도 사용해 봅니다.
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Build AI agents that can leverage enterprise databases using the MCP Toolbox for Databases. You will define secure database interaction tools, and implement intelligent querying capabilities (leveraging vector embeddings, structured queries).
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 도구인 Gemini가 클라우드 환경 및 리소스 보호에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Google Cloud의 환경에 예시 워크로드를 배포하고, Gemini를 이용해 잘못된 보안 구성을 확인 및 해결하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini가 클라우드 보안 상황을 어떻게 개선하는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 네트워크 엔지니어의 VPC 네트워크 생성, 업데이트, 유지보수에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 검색엔진에서 얻을 수 있는 결과보다 더 구체적인 네트워킹 작업 안내를 얻는 방법을 학습합니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 Google Cloud VPC 네트워크 작업이 얼마나 쉬워지는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정에서는 엔지니어가 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini의 도움을 받아 인프라를 관리하는 방법을 알아봅니다. 애플리케이션 로그를 찾고 이해하며, GKE 클러스터를 생성하고, 빌드 환경을 만드는 방법을 조사하도록 Gemini에 프롬프트를 입력하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 DevOps 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 도우미인 Gemini가 관리자의 인프라 프로비저닝을 어떻게 도와주는지 알아봅니다. 인프라에 관해 설명하고, GKE 클러스터를 배포하고, 기존 인프라를 업데이트하도록 Gemini에 프롬프트를 입력하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한 실무형 실습을 통해 Gemini가 GKE 배포 워크플로를 어떻게 개선하는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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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.
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이 과정에서는 AI 할루시네이션을 완화하는 BigQuery의 검색 증강 생성(RAG) 솔루션을 살펴봅니다. 임베딩 만들기, 벡터 공간 검색, 개선된 응답 생성을 포함한 RAG 워크플로를 소개합니다. 또한 이 과정은 이러한 단계의 배경이 되는 개념을 설명하고 BigQuery를 통한 실질적인 구현 과정을 살펴봅니다. 이 과정을 마친 학습자는 BigQuery와 Gemini 및 임베딩 모델 같은 생성형 AI 모델을 사용하여 자신의 AI 할루시네이션 사용 사례를 해결하는 RAG 파이프라인을 빌드할 수 있게 됩니다.
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This video covers how to use Gemini and Apps Script to automate manual tasks across Google Workspace. You'll learn to prompt Gemini to generate Apps Script code that automatically drafts email reminders in Google Sheets for tasks not marked 'Complete.' Automate your workflow with little to no technical expertise, freeing up time for more important work and eliminating manual follow-ups.
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Unlock the power of generative AI to create intelligent, automated agents. After completing this course, you'll be equipped to develop a data store agent that can instantly answer complex questions by automatically extracting and synthesizing information from your websites, documents, or structured data. Say goodbye to static FAQs—your new agent will provide dynamic, accurate answers and even surface the original source URLs, all with a simple and rapid setup.
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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.
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API를 사용하여 Cloud Storage 작업 초급 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 리소스 작업에 Cloud Storage API를 포함한 여러 API를 사용하는 기술을 입증하세요.
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고급 멀티 에이전트 아키텍처 배포 기술 배지를 획득하고 다음 역량을 입증하세요. 여기에는 ADK를 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 에이전트 간(A2A) 프로토콜을 사용하여 에이전트를 연결하고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 외부 도구를 통합하고, 에이전트 엔진에 완전한 멀티 에이전트 솔루션을 배포하는 작업이 포함됩니다.
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Cloud Run Functions를 활용하여 서버리스 애플리케이션 구축하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud 콘솔을 통해, 그리고 명령줄에서 Cloud Run Functions를 활용하는 방법을 살펴봅니다.
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중급 BigQuery에서 예측 데이터 분석 수행 기술 배지 과정을 완료하여 CSV 및 JSON 파일을 가져와 BigQuery에서 데이터 세트를 만들고, BigQuery ML을 사용하여 축구 이벤트 데이터로 기대 득점 모델을 학습하고 월드컵 골의 인상도를 평가하는 등 고급 SQL 분석 개념을 갖추고 BigQuery를 활용하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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초급 Google Cloud의 Monitoring 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Monitoring 도구로 Google Cloud의 리소스를 모니터링하는 기술을 입증할 수 있습니다.
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초급 Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅 기술 배지를 획득하여 Compute Engine에서 가상 머신 모니터링, Cloud Monitoring을 활용한 다중 프로젝트 감독, Cloud Functions로 모니터링 및 로깅 기능 확장, 커스텀 애플리케이션 측정항목 생성 및 전송, 커스텀 측정항목을 기반으로 Cloud Monitoring 알림 구성 등의 기술을 입증하세요.
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중급 Security Command Center로 위협과 취약점 완화하기 기술 배지 과정을 완료하여 환경 위협을 예방 및 관리하고, 애플리케이션 취약점을 식별 및 완화하며, 보안 이상에 대응하는 기술 역량을 입증하세요.
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Gemini Code Assist로 앱 개발 시작하기 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google AI 코딩 어시스턴트의 기능을 활용하는 방법을 배웁니다.
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중급 BigQuery로 멀티모달 벡터 검색 구현하기·기술 배지 과정을 완료하여 BigQuery의 Gemini를 사용해 SQL을 생성 및 디버그하고, 감정 분석을 수행하고, 텍스트를 요약하고 키워드를 식별하고, 임베딩을 생성하고, 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 만들고, 멀티모달 벡터 검색을 구현하는 기술 역량을 입증해 보세요.
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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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중급 Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)로 역할 생성 및 할당, 서비스 계정 생성 및 관리, 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 네트워크에서 비공개 연결 사용 설정, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 애플리케이션 액세스 제한, Cloud Key Management Service(KMS)를 사용한 키와 암호화된 데이터 관리, 비공개 Kubernetes 클러스터 생성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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중급 Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 기술 배지 과정을 완료하여 데이터 관리를 위한 Cloud Run과 Cloud Storage의 통합, Cloud Run 및 Pub/Sub를 사용하는 복원력 높은 비동기 시스템 설계, Cloud Run 기반 REST API 게이트웨이 구축, Cloud Run 기반 서비스 빌드 및 배포와 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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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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중급 Vertex AI의 Gemini API로 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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중급 Gemini 모델 기능 향상 기술 배지 과정을 완료하여 코드 생성 및 실행, 그라운딩, 콘텐츠 제어 생성, 합성 데이터 생성을 포함한 Gemini 모델의 고급 기능을 활용해 더 강력하고 정교한 AI 애플리케이션을 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 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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초급 'Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기' 기술 배지 과정을 완료하여, 이미지 인식, 자연어 처리,
Google의 강력한 Gemini 및 Imagen 모델을 사용한 이미지 생성, Vertex AI Platform에 애플리케이션 배포 등의 기술을 입증하세요.
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Document AI로 데이터 캡처 자동화하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Document AI를 사용하여 데이터를 추출, 처리, 캡처하는 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
첫 번째 과정에서는 클라우드 컴퓨팅, Google Cloud 사용 방법, 다양한 컴퓨팅 옵션에 대한 개요를 제공합니다.
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이 과정에서는 Model Armor의 필수 보안 기능을 검토하고 서비스를 사용할 수 있도록 준비합니다. LLM과 관련된 보안 위험과 Model Armor가 AI 애플리케이션을 보호하는 방법을 알아봅니다.
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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.
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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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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December Week 4! 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 December Trivia Week 4 badge!
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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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이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템을 배포, 평가, 모니터링, 운영하기 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다.
학습자는 SDK 레이어에서 Vertex AI Feature Store의 스트리밍 수집을 사용하여 실습을 진행하게 됩니다.
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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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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December Week 3! 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 December Trivia Week 3 badge!
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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December 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 December Trivia Week 1 badge!
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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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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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Specifically designed for healthcare professionals, this course demystifies generative AI, the latest breakthrough in artificial intelligence, and the large language models (LLMs) that drive it. Discover real-world applications of generative AI in healthcare settings and master the art of crafting effective prompts tailored to your goals.
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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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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for November Week 4! 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 November Trivia Week 4 badge!
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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for November 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 November Trivia Week 1 badge!
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생성형 AI 애플리케이션은 대규모 언어 모델(LLM)이 발명되기 전에는 불가능에 가까웠던 새로운 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 어떻게 하면 애플리케이션 개발자가 생성형 AI를 사용해 Google Cloud에서 강력한 대화형 앱을 빌드할 수 있을까요?
이 과정에서는 생성형 AI 애플리케이션에 대해 알아보고 프롬프트 설계 및 검색 증강 생성(RAG)을 사용해 LLM 기반의 강력한 애플리케이션을 빌드하는 방법을 학습합니다. 생성형 AI 애플리케이션에 사용할 수 있는 프로덕션 레디 아키텍처를 살펴보고 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.
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이 과정은 머신러닝 실무자에게 생성형 AI 모델과 예측형 AI 모델을 평가하는 데 필요한 도구, 기술, 권장사항을 제공합니다. 모델 평가는 프로덕션 단계의 ML 시스템이 안정적이고 정확하고 성능이 우수한 결과를 제공할 수 있게 하는 중요한 분야입니다.
강의 참가자는 다양한 평가 측정항목, 방법, 각각 다른 모델 유형과 작업에 적합한 애플리케이션에 대해 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 이 과정에서는 생성형 AI 모델의 고유한 문제를 강조하고 이를 효과적으로 해결하기 위한 전략을 소개합니다. 강의 참가자는 Google Cloud의 Vertex AI Platform을 활용해 모델 선택, 최적화, 지속적인 모니터링을 위한 견고한 평가 프로세스를 구현하는 방법을 알아볼 수 있습니다.
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이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.
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이 과정에서는 프로덕션 환경에서 고성능 ML 시스템을 빌드하기 위한 구성요소와 권장사항을 자세히 살펴봅니다. 정적 학습, 동적 학습, 정적 추론, 동적 추론, 분산 TensorFlow, TPU 등 고성능 ML 시스템 빌드와 관련된 일반적인 고려사항을 다룹니다. 이 과정에서는 정확한 예측 능력 외에도 양질의 ML 시스템을 만드는 특성을 탐구하는 데 중점을 둡니다.
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Nearly 1 in 3 people worldwide already use AI chatbots in their daily lives, and more than 90% of companies are exploring generative AI for work and learning. In this challenge, you’ll chat with bots that can talk about movies and music, and help you practise French, Spanish, Hindi, Mandarin, and Portuguese. You’ll also explore AI study partners designed for cloud roles like architect, engineer, and digital leader. These labs show how AI can make learning easier, more interactive, and a lot more fun.
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이 과정에서는 TensorFlow 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.
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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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이 과정에서는 Vertex AI Feature Store 사용의 이점, ML 모델의 정확성을 개선하는 방법, 가장 유용한 특성을 만드는 데이터 열을 찾는 방법을 살펴봅니다. 이 과정에는 BigQuery ML, Keras, TensorFlow를 사용한 특성 추출에 관한 콘텐츠와 실습도 포함되어 있습니다.
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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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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October Week 4! 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 October Trivia Week 4 badge!
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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October Week 3! 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 October Trivia Week 3 badge!
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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October Week 2! 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 October Trivia Week 2 badge!
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Hey there! You're invited to game on with Skills Boost Arcade Trivia for October 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 October Trivia Week 1 badge!
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중급 BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 기술 배지를 획득하여 Dataprep by Trifact로 데이터 변환 파이프라인을 BigQuery에 빌드, Cloud Storage, Dataflow, BigQuery를 사용한 ETL(추출, 변환, 로드) 워크플로 빌드, BigQuery ML을 사용하여 머신러닝 모델을 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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중급 BigQuery ML로 ML 모델 만들기 기술 배지 과정을 완료하면 BigQuery ML로 머신러닝 모델을 만들고 평가하여 데이터 예측을 수행하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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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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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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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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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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Get hands-on with building apps using Flutter, Dart, and AppSheet, and automate tasks with Document AI and Python. Learn to validate infrastructure with Terraform, monitor performance using Prometheus, and process data with Dataproc. You’ll also explore enterprise tools like Media CDN, Neo4j, and SAP integration while earning an exclusive Google Cloud Credential!
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Cloud roles are evolving fast—and staying future-ready means knowing more than just code. According to industry reports, over 70% of cloud professionals now work across app development, data engineering, and network management. This challenge is designed to equip you with skills across all three. You'll build dynamic apps with Flutter and Node.js, work with modern data tools like Firestore, LookML, and Cloud SQL, and strengthen your networking fundamentals with Cloud NAT, HA-VPN, and Private Google Access. There’s even a hands-on intro to machine learning with TensorFlow. These are the skills that don’t just meet today’s demands—they prepare you for what’s next!
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Over 90% of enterprises now rely on APIs to accelerate innovation and deliver intelligent digital experiences. In this lab challenge, you'll build and deploy intelligent apps using Flutter, Java, and Kubernetes. Integrate speech and image recognition with Cloud ML APIs, streamline delivery with Jenkins on GKE, and manage access securely with Vault. You'll also automate infrastructure with Terraform and steer traffic using Cloud DNS. A hands-on path to smarter, scalable cloud solutions, and an exclusive Google Cloud Credential.
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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.
벡터 검색 및 임베딩
Earned 2월 7, 2026 EST
에이전트 개발 키트(ADK) 및 Agent Engine으로 멀티 에이전트 시스템 배포하기
Earned 2월 5, 2026 EST
Vertex AI Search for Commerce
Earned 2월 4, 2026 EST
Gemini Code Assist로 앱 개발 간소화
Earned 2월 3, 2026 EST
Create Agents with Generative Playbooks
Earned 2월 3, 2026 EST
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK)
Earned 2월 1, 2026 EST
Vertex AI와 Flutter를 활용하여 생성형 AI 에이전트 빌드하기
Earned 1월 27, 2026 EST
Build AI Agents with Enterprise Databases
Earned 1월 25, 2026 EST
보안 엔지니어를 위한 Gemini
Earned 1월 23, 2026 EST
네트워크 엔지니어를 위한 Gemini
Earned 1월 23, 2026 EST
DevOps 엔지니어를 위한 Gemini
Earned 1월 22, 2026 EST
클라우드 설계자를 위한 Gemini
Earned 1월 22, 2026 EST
애플리케이션 개발자를 위한 Gemini
Earned 1월 21, 2026 EST
BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기
Earned 1월 21, 2026 EST
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script
Earned 1월 20, 2026 EST
Agent Assist and its Gen AI Capabilities
Earned 1월 20, 2026 EST
Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기
Earned 1월 19, 2026 EST
API를 사용하여 Cloud Storage 작업
Earned 1월 19, 2026 EST
멀티 에이전트 아키텍처 배포
Earned 1월 19, 2026 EST
Cloud Run Functions를 활용하여 서버리스 애플리케이션 구축하기
Earned 1월 18, 2026 EST
BigQuery에서 예측 데이터 분석 수행
Earned 1월 18, 2026 EST
Google Cloud의 Monitoring
Earned 1월 18, 2026 EST
Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅
Earned 1월 18, 2026 EST
Security Command Center로 위협과 취약점 완화하기
Earned 1월 17, 2026 EST
Gemini Code Assist로 앱 개발 시작하기
Earned 1월 17, 2026 EST
BigQuery로 멀티모달 벡터 검색 구현하기
Earned 1월 17, 2026 EST
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기
Earned 1월 17, 2026 EST
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기
Earned 1월 17, 2026 EST
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발
Earned 1월 17, 2026 EST
Google Cloud의 서비스 계정과 IAM 역할 설정하기
Earned 1월 16, 2026 EST
Vertex AI의 Gemini API로 생성형 AI 살펴보기
Earned 1월 15, 2026 EST
Gemini 모델 기능 향상
Earned 1월 15, 2026 EST
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기
Earned 1월 15, 2026 EST
Google Cloud Compute 기본
Earned 1월 15, 2026 EST
Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기
Earned 1월 15, 2026 EST
Document AI로 데이터 캡처 자동화하기
Earned 1월 15, 2026 EST
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
Earned 1월 14, 2026 EST
Model Armor: 안전한 AI 배포
Earned 1월 8, 2026 EST
AI 보안 소개
Earned 12월 30, 2025 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 12월 22, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 4
Earned 12월 20, 2025 EST
Vertex AI의 프롬프트 설계
Earned 12월 20, 2025 EST
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps) 기능 관리
Earned 12월 19, 2025 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 개인 정보 보호 및 안전
Earned 12월 14, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 3
Earned 12월 13, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 2
Earned 12월 10, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 1
Earned 12월 9, 2025 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 해석 가능성 및 투명성
Earned 12월 1, 2025 EST
책임감 있는 AI 소개
Earned 11월 27, 2025 EST
Generative AI for Healthcare
Earned 11월 26, 2025 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향
Earned 11월 26, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 4
Earned 11월 16, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 3
Earned 11월 16, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 2
Earned 11월 15, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia November 2025 Week 1
Earned 11월 14, 2025 EST
Google Cloud에서 생성형 AI 앱 만들기
Earned 11월 10, 2025 EST
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 11월 8, 2025 EST
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기
Earned 11월 8, 2025 EST
프로덕션 머신러닝 시스템
Earned 11월 5, 2025 EST
Level 3: Generative AI
Earned 11월 2, 2025 EDT
Google Cloud에서 Keras를 사용해 ML 모델을 빌드, 학습, 배포하기
Earned 10월 30, 2025 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 10월 30, 2025 EDT
특성 추출
Earned 10월 22, 2025 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 10월 22, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 4
Earned 10월 15, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 3
Earned 10월 15, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 2
Earned 10월 13, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 1
Earned 10월 6, 2025 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링
Earned 10월 6, 2025 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기
Earned 10월 6, 2025 EDT
Vertex AI에서 노트북 작업하기
Earned 10월 6, 2025 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 10월 3, 2025 EDT
생성형 AI 소개
Earned 9월 27, 2025 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
Earned 9월 27, 2025 EDT
Level 2: Building with Cloud Tools
Earned 8월 16, 2025 EDT
Future Ready Skills
Earned 8월 15, 2025 EDT
Level 1: Application Design and Delivery
Earned 8월 14, 2025 EDT
프로페셔널 머신러닝 엔지니어 학습 가이드
Earned 6월 26, 2025 EDT