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Aditya Mittal

회원 가입일: 2026

골드 리그

4282포인트
책임감 있는 AI 소개 Earned 8월 17, 2026 EDT
생성형 AI 소개 Earned 8월 17, 2026 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 8월 17, 2026 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 8월 17, 2026 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 8월 17, 2026 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 8월 17, 2026 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 8월 17, 2026 EDT
Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드 Earned 7월 16, 2026 EDT
AppSheet로 앱 빌드하기 Earned 7월 15, 2026 EDT
생태계 전반에서 민감한 데이터 탐색 및 보호 Earned 7월 15, 2026 EDT
Arcade Voyage: Cloud Storage and Data Governance Earned 7월 15, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect Earned 7월 14, 2026 EDT
AI 인프라: AI 하이퍼컴퓨터 소개 Earned 7월 14, 2026 EDT
API를 사용하여 Cloud Storage 작업 Earned 7월 14, 2026 EDT
Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 Earned 7월 14, 2026 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 7월 14, 2026 EDT
안전한 소프트웨어 배포 Earned 7월 14, 2026 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 Earned 7월 14, 2026 EDT
Arcade Base Camp July 2026 Earned 7월 14, 2026 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 7월 13, 2026 EDT
이미지 생성 소개 Earned 7월 13, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 7월 13, 2026 EDT
Google 공인 교육 전문가 등급 1 시험 (A) Earned 6월 14, 2026 EDT
[DEPRECATED] 데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini Earned 6월 8, 2026 EDT

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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생성형 AI 에이전트: 조직 혁신'은 Gen AI Leader 학습 과정의 다섯 번째이자 마지막 과정입니다. 이 과정에서는 조직이 어떻게 커스텀 생성형 AI 에이전트를 사용해 특정 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 살펴봅니다. 모델, 추론 루프, 도구와 같은 에이전트의 구성요소를 살펴보며 기본적인 생성형 AI 에이전트를 빌드하는 실무형 실습을 진행합니다.

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'생성형 AI 앱: 업무 혁신'은 생성형 AI 리더 학습 과정의 네 번째 과정입니다. 이 과정에서는 Workspace를 위한 Gemini, NotebookLM 등 Google의 생성형 AI 애플리케이션을 소개합니다. 그라운딩, 검색 증강 생성, 효과적인 프롬프트 작성, 자동화된 워크플로 구축 등의 개념을 안내합니다.

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생성형 AI: 환경 살펴보기는 Gen AI Leader 학습 과정의 세 번째 과정입니다. 생성형 AI는 업무 방식을 비롯해 주변 세계와 상호작용하는 방식에 변화를 일으키고 있습니다. 리더로서 생성형 AI를 활용하여 실질적인 비즈니스 성과를 얻으려면 어떻게 해야 할까요? 이 과정에서는 생성형 AI 솔루션 빌드의 다양한 계층, Google Cloud 제품, 솔루션을 선택할 때 고려해야 할 요소를 살펴봅니다.

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생성형 AI: 기본 개념 이해는 Gen AI Leader 학습 과정의 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 생성형 AI의 기본 개념을 이해하기 위해 AI, ML, 생성형 AI의 차이점을 살펴보고 다양한 데이터 유형에서 생성형 AI로 어떻게 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 알아봅니다. 파운데이션 모델의 제한사항과 책임감 있고 안전한 AI 개발 및 배포의 주요 과제를 해결할 수 있도록 Google Cloud 전략에 관한 인사이트도 제공합니다.

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생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치는 Gen AI Leader 학습 과정의 첫 번째 과정이며 기본 요건은 따로 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 모델과 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항을 안내합니다.

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Google Cloud 콘솔과 명령줄을 통해 Cloud Run Functions를 사용하는 방법을 배우는 Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드 과정을 완료하여 초급 기술 배지를 획득하세요. 기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 획득한 배지를 추적하려면 프로필로 이동하세요.

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AppSheet로 앱 빌드하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서 AppSheet를 사용하여 앱을 빌드, 구성, 게시하는 방법을 알아보세요.

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중급 생태계 전반에서 민감한 데이터 탐색 및 보호 기술 배지 과정을 완료하여 Sensitive Data Protection 서비스(Cloud Data Loss Prevention(DLP) API 포함)를 통해 Cloud Storage 파일, BigQuery 데이터, 생성형 AI 모델 대답을 포함한 Google Cloud 생태계 전반에서 민감한 정보를 발견, 검사, 수정, 익명화하는 등의 기술 역량을 입증하세요.

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Data is one of the most valuable assets an organization owns, making its safe handling and governance essential. In this voyage, you will master Cloud Storage fundamentals by automating bucket management via APIs and the CLI, while enforcing compliance with Bucket Lock. You will then advance to automated security, configuring Sensitive Data Protection Discovery to scan and catalog risks across BigQuery and Cloud Storage. Complete with two challenge labs, this journey equips you to secure assets across your entire cloud ecosystem.

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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will be a Data Mesh Architect. In this simulation, you'll first tackle BigQuery to build date-partitioned tables, solve complex join pitfalls, and master nested data structures. Then, you'll shift to decentralized governance using Dataplex Knowledge Catalog to organize assets, assign metadata, and enforce strict cloud security. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to break down data silos, scale your infrastructure, and run a secure, seamless data mesh.

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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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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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초급 Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 기술 배지 과정을 완료하여, Knowledge Catalog를 통해 데이터 메시를 빌드해 Google Cloud에서 데이터 보안, 거버넌스, 탐색을 활용하는 역량을 입증하세요. Knowledge Catalog에서 애셋에 태그를 지정하고, IAM 역할을 할당하고, 데이터 품질을 평가하는 기술을 연습하고 테스트할 수 있습니다.

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중급 BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 기술 배지를 완료하여 데이터를 조인하여 새 테이블 만들기, 조인 관련 문제 해결, 합집합으로 데이터 추가, 날짜로 파티션을 나눈 테이블 만들기, BigQuery에서 JSON, 배열, 구조체 작업하기와 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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중급 안전한 소프트웨어 배포 기술 배지 과정을 완료하여 DevSecOps 원칙을 통해 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)에 보안을 선제적으로 통합하는 능숙한 기술을 입증하세요. Google Kubernetes Engine(GKE)과 Cloud Run을 활용하여 컨테이너 이미지를 안전하게 배포하고, 자동화된 취약점 스캔을 구현하여 선제적으로 위험을 식별하고, Artifact Registry로 애플리케이션 개발을 간소화하면서도 보안에 집중하는 방법을 알아봅니다. 또한 강력한 개발 프로세스를 위해 Cloud Build를 통합하고 환경을 세밀하게 제어하기 위해 Admission Control Policies를 구현하는 기술을 습득하게 됩니다.

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중급 Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 Terraform을 사용하는 코드형 인프라(IaC) 원칙, Terraform 구성으로 Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 관리, 효과적인 상태 관리(로컬 및 원격), 재사용성 및 구성을 위한 Terraform 코드 모듈화 등에 관한 기술을 입증하세요.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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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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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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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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수업을 통해 Google 도구 활용 능숙도를 보여줄 수 있습니다. 아래의 퀴즈와 실습을 완료하여 Google 공인 교육 전문가 등급 1 시험(A 버전)을 완료하세요.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 고객 데이터를 분석하고 제품 판매를 예측하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. BigQuery에서 고객 데이터를 사용해 신규 고객을 식별, 분류, 개발하는 방법도 다룹니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 데이터 분석 및 머신러닝 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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