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Choukri El Ouastani

회원 가입일: 2022

브론즈 리그

46390포인트
Build with Gemini Earned 9월 29, 2026 EDT
에이전트 전략: 발견, 설계, 프로토타입 제작 Earned 9월 13, 2026 EDT
Google Antigravity로 시작하기: AI로 동영상 게임 빌드하기 Earned 9월 6, 2026 EDT
Govern Agent Access with Gemini platform Earned 8월 4, 2026 EDT
Add Agents to Gemini Earned 8월 4, 2026 EDT
Deploy Gemini with Workspace Data Sources and Model Armor Earned 8월 3, 2026 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 파이프라인 개발 Earned 7월 17, 2026 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models Earned 7월 2, 2026 EDT
Evaluate and Improve Agent Development Kit Agents Earned 6월 25, 2026 EDT
Accelerate Development with Antigravity Earned 6월 23, 2026 EDT
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK) Earned 6월 20, 2026 EDT
Orchestrate Data Lifecycle Automation with Data Agents Earned 6월 19, 2026 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가 Earned 6월 18, 2026 EDT
Model Armor: 안전한 AI 배포 Earned 6월 5, 2026 EDT
[DEPRECATED] Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service Earned 5월 20, 2026 EDT
Gemini Enterprise Agent Platform을 사용한 멀티 에이전트 시스템 배포 Earned 5월 19, 2026 EDT
에이전트 메모리 및 상태 관리 Earned 5월 18, 2026 EDT
도구로 에이전트 기능 추가 Earned 5월 17, 2026 EDT
Google Cloud 에이전트 이해하기 Earned 5월 16, 2026 EDT
멀티 에이전트 아키텍처 배포 Earned 4월 4, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 나의 첫 에이전트 빌드 Earned 3월 25, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 3월 22, 2026 EDT
Build a Multimodal GenAI Pipeline with BigQuery Earned 3월 21, 2026 EDT
Data Warehousing for Partners: Migrate Data to BigQuery Earned 3월 19, 2026 EDT
Google Skills Arcade Base Camp January 2026 Earned 1월 28, 2026 EST
Deliver Effective Product Demos Earned 12월 24, 2025 EST
Build Data Analytics Solutions on Google Cloud Earned 12월 23, 2025 EST
Discover Business Value for Customers Earned 12월 12, 2025 EST
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned 12월 2, 2025 EST
Evaluate Gen AI model and agent performance Earned 8월 15, 2025 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models Earned 8월 14, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore Earned 8월 11, 2025 EDT
Implement Hybrid Search Earned 8월 9, 2025 EDT
Implement RAG with Gemini platform Earned 8월 8, 2025 EDT
BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기 Earned 8월 8, 2025 EDT
BigQuery에서 Gemini 모델 사용하기 Earned 8월 7, 2025 EDT
Edit images with Imagen Earned 8월 7, 2025 EDT
Generate and Edit Media in Agent Platform Earned 8월 5, 2025 EDT
Empower Gen AI Apps with Tool Use Earned 7월 19, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use Earned 7월 19, 2025 EDT
[DEPRECATED] Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned 6월 4, 2025 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Composer Earned 5월 9, 2025 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기 Earned 4월 17, 2025 EDT
이미지 생성 소개 Earned 4월 17, 2025 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 4월 17, 2025 EDT
인코더-디코더 아키텍처 Earned 3월 8, 2025 EST
어텐션 메커니즘 Earned 3월 8, 2025 EST
BigQuery의 Gemini로 생산성 향상 Earned 1월 13, 2025 EST
Text Prompt Engineering Techniques Earned 1월 5, 2025 EST
[DEPRECATED] Generative AI Fundamentals Earned 1월 5, 2025 EST
Monitor and Manage Data in BigQuery Earned 12월 31, 2024 EST
Vertex AI Studio 소개 Earned 12월 30, 2024 EST
Migrate Cloudera to Google Cloud Earned 12월 29, 2024 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 12월 29, 2024 EST
책임감 있는 AI 소개 Earned 12월 29, 2024 EST
[DEPRECATED] Generative AI for Business Leaders Earned 12월 29, 2024 EST
Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 Earned 10월 22, 2024 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 Earned 10월 20, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery Earned 9월 27, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers Earned 9월 24, 2024 EDT
Automate Data Migrations to BigQuery Earned 4월 14, 2024 EDT
Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 Earned 3월 31, 2024 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 3월 27, 2024 EDT
Google SRE 문화 개발 Earned 3월 18, 2024 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 Earned 1월 3, 2024 EST
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 11월 19, 2023 EST
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 Earned 7월 15, 2023 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 6월 6, 2023 EDT
Google Cloud에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 빌드하기 Earned 5월 27, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 5월 8, 2022 EDT

This is intended for individuals who completed the Build with Gemini workshop to validate the knowledge gained in that workship and earn a Skill Badge

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미래로 나아가는 여정을 '에이전트 전략: 발견, 설계, 프로토타입 제작'으로 시작해 보세요. 이 과정에서는 Google의 에이전트 AI Transformation 프레임워크를 체계적으로 익히고 단순한 챗봇을 발전시켜 자율적으로 협업하는 팀원으로 만드는 방법을 학습할 수 있습니다. 소매 산업 사례를 통해 비즈니스 가치를 정량화하고 AI 프로젝트의 우선순위를 설정하며 중요한 사용자 여정을 설계하는 방법을 익히게 됩니다. 또한 Google AI Studio와 Gemini Enterprise 같은 노 코드 도구를 활용해 실제로 작동하는 프로토타입을 빌드하는 실습도 포함되어 있습니다. 이 과정은 비즈니스 및 기술 리더가 조직을 에이전트 AI 시대로 이끄는 데 필요한 로드맵을 명확하게 보여줍니다.

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이 과정에서는 Google Antigravity에서 에이전트를 조정하여 추진력 있는 속도로 소프트웨어를 빌드하는 방법을 알아봅니다. 이 실무형 과정에서는 먼저 Antigravity를 설치하고 시작하는 방법을 안내합니다. 다음으로 Firebase를 사용하여 Antigravity로 빌드한 앱의 서비스를 사용 설정합니다. 마지막으로 Antigravity에서 에이전트가 병렬로 작동하도록 프롬프트를 작성하여 Voyager라는 비디오 게임을 빌드합니다.

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In this challenge lab, you will act as a cloud engineer supporting the Cymbal Pools finance team. Your mission is to deploy a BigQuery-enabled agent to Agent Runtime to help process invoice data using natural language. Rather than building from scratch, you inherit an unsecured deployment. You must establish basic data governance by configuring the Agent Development Kit (ADK), deploying the agent with a dedicated SPIFFE identity, identifying permission blocks, and applying least-privilege IAM roles so the agent can safely query and update the BigQuery database from the Agent Runtime Playground.

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In this challenge lab, you will demonstrate your ability to add agents to Gemini. You will build an agent with Agent Designer, and you will build a no-code agent with Agent Development Kit, deploy it to Agent Engine, and add it to Gemini.

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In this challenge lab, you act as a Security Engineer deploying a secure Gemini environment for Cymbal Bank. You will ground Gemini in web search and internal Workspace sources to ensure accurate, contextual responses. To maintain compliance, you will configure Model Armor policies to filter sensitive data and block threats like prompt injections and malicious URLs. Finally, you will manage specific end-user features to customize the AI experience safely

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Dataflow 과정 시리즈의 두 번째 편에서는 Beam SDK를 사용하여 파이프라인을 개발하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 먼저 Apache Beam 개념에 대한 복습부터 시작하겠습니다. 다음으로 윈도우, 워터마크, 트리거를 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하는 방법을 알아봅니다. 그런 다음 파이프라인의 소스 및 싱크 옵션, 정형 데이터를 표현하는 스키마, State 및 Timer API를 사용하여 스테이트풀(Stateful) 변환을 수행하는 방법을 다룹니다. 이제 파이프라인 성능을 극대화하는 데 도움이 되는 권장사항을 살펴보겠습니다. 과정의 마지막 부분에서는 Beam에서 비즈니스 로직을 표현하기 위한 SQL과 DataFrame을 소개하고 Beam 노트북을 사용하여 파이프라인을 반복적으로 개발하는 방법을 알아봅니다.

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Model Garden on Gemini platform is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.

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Complete the Evaluate and Improve Agent Development Kit Agents skill badge to demonstrate your ability to use ADK's evaluation tools to "hill climb" — making measurable, iterative improvements to an agent. You will run an initial evaluation to establish a baseline, apply optimization techniques, and re-evaluate the agent to measure your success.

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Complete the Accelerate Development with Antigravity skill badge to demonstrate your proficiency in using the Antigravity IDE for developing agentic workflows. You will be tasked with configuring an MCP server, authoring custom agent skills and rules, prototyping with the Agents CLI, and deploying to the Google Cloud Agent Runtime. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

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In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.

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Complete the Orchestrate Data Lifecycle Automation with Data Agents skill badge to demonstrate your proficiency in modernizing data infrastructure using AI-driven automation. Emphasis is placed on acting as an 'Agent Orchestrator'—leveraging specialized Data Agents to build resilient Dataform pipelines, enforce Dataplex governance, and accelerate data science workflows in Colab Enterprise. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

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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 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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Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.

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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 Gemini Enterprise Agent Platform의 Agent Runtime에 배포하여 인프라 결정과 Agent Runtime에서 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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쿼리에 응답하는 기본적인 LLM 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 이를 스테이트풀(Stateful) 에이전트로 만들어 보겠습니다. 세션 상태를 활용하여 컨텍스트를 유지하고, 사용자 선호도를 기억하고, 개인화된 경험을 제공하는 에이전트를 빌드해 봅니다. 에이전트를 스테이트리스(Stateless) 응답자에서 지능형 어시스턴트로 전환할 수 있습니다. Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 프로그램의 다른 콘텐츠도 살펴봅니다. 커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기

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고급 구성으로 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 실제 사용 가능한 기능을 추가해 볼 차례입니다. 에이전트에 웹 검색, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리, 커스텀 작업 수행을 지원하는 도구를 탑재해 보세요. 에이전트를 지능형 응답자에서 직접 작업을 수행하는 유능한 어시스턴트로 만들 수 있습니다.

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이 과정에서는 Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, 대화형 에이전트, 에이전트 개발 키트를 포함해 Google Cloud의 에이전트 플랫폼에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 학습자는 각 제품의 고유한 기능을 이해하고, 특정 사용 사례에 가장 적합한 솔루션을 구별하며, 검색 및 채팅 애플리케이션 제작에 필요한 기초 지식을 습득하게 됩니다.

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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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Google의 에이전트 개발 키트(ADK)로 첫 번째 AI 에이전트를 구축, 구성, 실행하면서 에이전트에 대한 이론을 실제로 적용해 보세요. 이 실습 중심 과정에서는 완전한 ADK 개발 환경을 설정하고, Python 코드와 YAML 구성의 두 가지 방식으로 에이전트를 생성하며, 다양한 인터페이스에서 실행하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 에이전트 동작을 정의하는 핵심 파라미터를 학습하고 첫 번째 과정에서 배운 내용을 실제 코드에 적용합니다.

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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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Complete the Build a "Data to AI" Pipeline with BigQuery and Gemini skill badge to demonstrate your proficiency in modernizing legacy product catalogs through end-to-end data engineering and AI orchestration. Emphasis is placed on unifying structured and unstructured data using BigLake, leveraging Gemini for multimodal processing, and deploying scalable machine learning solutions via Vertex AI. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

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This course identifies best practices for migrating data warehouses to BigQuery and the key skills required to perform successful migration.

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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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This course is designed to enhance your demonstration skills and help you deliver impactful presentations.

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This Data Analytics course consists of a series of advanced-level labs designed to validate your proficiency in using Google Cloud services. Each lab presents a set of the required tasks that you must complete with minimal assistance.

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The course aims to train Google technical sales partners on the business value discovery process using proprietary content.

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This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.

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Complete the Evaluate Gen AI model and agent performance skill badge to demonstrate your ability to use the Gen AI evaluation service. You will evaluate models to select the best model for a given task, compare models against each other and evaluate the performance of agents. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

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In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.

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This lab tests your ability to develop a real-world Generative AI Q&A solution using a RAG framework. You will use Firestore as a vector database and deploy a Flask app as a user interface to query a food safety knowledge base.

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Learn how to create Hybrid Search applications using Vector Search on Gemini platform to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.

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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Gemini platform APIs, vector stores, and the LangChain framework.

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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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이 과정은 BigQuery에서 생성형 AI 작업에 AI/ML 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다. 고객 관계 관리와 관련된 실제 사용 사례를 통해 Gemini 모델로 비즈니스 문제를 해결하는 워크플로를 설명합니다. 이해를 돕기 위해 SQL 쿼리와 Python 노트북을 사용하는 코딩 솔루션을 단계별로 안내합니다.

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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

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This course dives into the world of media creation with Gemini Enterprise Agent Platform using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.

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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.

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Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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Welcome to Cloud Composer, where we discuss how to orchestrate data lake workflows with Cloud Composer.

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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 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 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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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 데이터-AI 워크플로를 지원하는 AI 기반 기능 모음인 BigQuery의 Gemini에 관해 살펴봅니다. 이러한 기능에는 데이터 탐색 및 준비, 코드 생성 및 문제 해결, 워크플로 탐색 및 시각화 등이 있습니다. 이 과정은 개념 설명, 실제 사용 사례, 실무형 실습을 통해 데이터 실무자가 생산성을 향상하고 개발 파이프라인의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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This skill badge aims to evaluate a partner's ability to utilize BigQuery's features and capabilities to manage and analyze large datasets. Learners will gain hands-on experience through labs and achieve solid understanding of BigQuery's foundational concepts and features.

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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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This skill badge aims to evaluate a partner's ability to migrate data from Cloudera to Google Cloud Platform. Learners will gain hands-on experience through labs and achieve comprehensive knowledge and practical skills for migrating data from Cloudera to Google Cloud Platform.

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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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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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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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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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초급 BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 기술 배지 과정을 완료하여 SQL 쿼리 작성, 공개 테이블 쿼리, BigQuery로 샘플 데이터 로드, BigQuery의 쿼리 검사기를 통한 일반적인 문법 오류 문제 해결, BigQuery 데이터를 연결해 Data Studio에서 보고서를 생성하는 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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Welcome to Design in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on schema design.

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This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.

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This skill badge aims to provide partners an introduction to BigQuery Data Transfer Service and Migration Service, two powerful tools for managing and migrating data in the cloud. Learners will learn how to leverage these tools to efficiently migrate and manage data, and gain hands-on experience through labs.

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중급 Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하여 Git 저장소 만들기 및 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 배포 실행, 관리, 확장, 그리고 컨테이너 이미지 빌드 및 GKE로의 배포를 자동화하는 CI/CD 파이프라인 설계 등에 관한 기술을 입증하세요.

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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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많은 IT 조직에서 민첩성을 추구하는 개발자와 안정성에 초점을 맞추는 운영자 간에 인센티브가 일치하지 않습니다. 사이트 안정성 엔지니어링(SRE)은 Google이 개발과 운영 간의 인센티브를 조정하고 미션 크리티컬 프로덕션 지원을 수행하는 방식입니다. SRE 문화 및 기술 관행을 도입하면 비즈니스와 IT 간의 협업을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 과정에서는 Google SRE의 주요 관행과 SRE 조직 도입의 성공에서 중요한 IT 및 비즈니스 리더의 역할을 소개합니다.

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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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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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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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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 기술 배지 과정을 완료하여 Docker 컨테이너 이미지 구성 및 빌드, Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터 생성 및 관리, kubectl을 활용한 효율적인 클러스터 관리, 강력한 지속적 배포(CD) 관행으로 Kubernetes 애플리케이션 배포를 위한 기술을 갖추었음을 입증하세요.

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데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 사용하는 기존 접근방식은 효과적일 수 있지만, 특히 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 단점이 있습니다. 이 과정에서는 데이터 레이크하우스의 개념과 데이터 레이크하우스를 만드는 데 사용되는 Google Cloud 제품을 소개합니다. 레이크하우스 아키텍처는 개방형 표준 데이터 소스를 사용하며 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합하여 많은 단점을 해결합니다.

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이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.

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