Guda Mahendar
회원 가입일: 2024
실버 리그
44751포인트
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발
Earned 7월 27, 2026 EDT
클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리
Earned 7월 27, 2026 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신
Earned 7월 15, 2026 EDT
Google Cloud를 통한 신뢰 및 보안
Earned 7월 15, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링
Earned 7월 15, 2026 EDT
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기
Earned 7월 14, 2026 EDT
생태계 전반에서 민감한 데이터 탐색 및 보호
Earned 7월 14, 2026 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드
Earned 7월 14, 2026 EDT
멀티 에이전트 아키텍처 배포
Earned 7월 14, 2026 EDT
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기
Earned 7월 14, 2026 EDT
Google Cloud 네트워크 설정
Earned 8월 4, 2024 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 관리
Earned 5월 31, 2024 EDT
생성형 AI 소개
Earned 5월 27, 2024 EDT
Lakehouse 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화
Earned 5월 20, 2024 EDT
Google Cloud의 서비스 계정과 IAM 역할 설정하기
Earned 5월 20, 2024 EDT
Google Cloud에서 데이터 저장, 처리, 관리하기 - 콘솔
Earned 5월 17, 2024 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기
Earned 5월 17, 2024 EDT
Lakehouse 데이터 보호
Earned 5월 16, 2024 EDT
Dataplex로 데이터 정리 및 제어
Earned 5월 15, 2024 EDT
The Arcade Trivia May 2024 Week 1
Earned 5월 15, 2024 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계
Earned 5월 14, 2024 EDT
BigQuery로 스트리밍 분석
Earned 5월 13, 2024 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 5월 9, 2024 EDT
Google Cloud 네트워크 개발
Earned 5월 9, 2024 EDT
Google Kubernetes Engine 비용 최적화
Earned 5월 9, 2024 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 5월 3, 2024 EDT
이벤트 기반 메시징 및 자동화 워크플로 구현
Earned 4월 26, 2024 EDT
Google Cloud Compute 기본
Earned 4월 19, 2024 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCD 시험 대비
Earned 4월 19, 2024 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 4월 17, 2024 EDT
클라우드 설계자를 위한 Gemini
Earned 4월 14, 2024 EDT
Google Meet의 Gemini
Earned 4월 12, 2024 EDT
Google Slides의 Gemini
Earned 4월 12, 2024 EDT
Google Docs의 Gemini
Earned 4월 12, 2024 EDT
Google Sheets의 Gemini
Earned 4월 10, 2024 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 4월 10, 2024 EDT
Gemini 기반 Google Workspace: AI 워크플로의 기반
Earned 4월 10, 2024 EDT
Gmail의 Gemini
Earned 4월 10, 2024 EDT
Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리
Earned 3월 31, 2024 EDT
DEPRECATED Networking Fundamentals on Google Cloud
Earned 3월 31, 2024 EDT
Google Cloud 리소스 모니터링 및 관리
Earned 3월 31, 2024 EDT
기준: 인프라
Earned 3월 31, 2024 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기
Earned 3월 31, 2024 EDT
Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현
Earned 3월 10, 2024 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 3월 3, 2024 EST
Google Cloud 필수 정보
Earned 3월 3, 2024 EST
Vertex AI Studio 소개
Earned 3월 2, 2024 EST
이미지 캡셔닝 모델 만들기
Earned 3월 2, 2024 EST
Transformer 모델 및 BERT 모델
Earned 3월 2, 2024 EST
인코더-디코더 아키텍처
Earned 3월 2, 2024 EST
어텐션 메커니즘
Earned 3월 2, 2024 EST
이미지 생성 소개
Earned 3월 2, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 한국어
Earned 3월 2, 2024 EST
책임감 있는 AI 소개
Earned 3월 2, 2024 EST
대규모 언어 모델 소개
Earned 3월 2, 2024 EST
생성형 AI 소개
Earned 3월 2, 2024 EST
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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클라우드 아키텍처: 설계, 구현, 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하여 Apache 웹 서버를 통해 공개 액세스 가능한 웹사이트 배포, 시작 스크립트를 사용한 Compute Engine VM 구성, Windows 배스천 호스트와 방화벽 규칙을 사용한 보안 RDP 구성, Docker 이미지를 빌드하고 Kubernetes 클러스터에 배포한 후 업데이트, CloudSQL 인스턴스 만들기, MySQL 데이터베이스 가져오기 관련 기술 역량을 입증하세요. 이 기술 배지 과정은 Google Cloud 공인 프로페셔널 클라우드 설계자 자격증 시험에서 다루는 주제를 이해하는 데 도움이 되는 리소스입니다.
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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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조직이 데이터와 애플리케이션을 클라우드로 이전함에 따라 빠르게 진화하는 보안 과제 환경에 대응해야 합니다. 이 과정에서는 클라우드 보안의 기반, Google Cloud의 보안 내재화 설계 인프라의 가치, 심층 방어 전략을 살펴보고, AI 기반 운영 및 규정 준수 도구가 조직이 엄격한 글로벌 규제 요구사항을 충족하는 데 어떻게 도움이 되는지 강조합니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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중급 에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 기술 배지 과정을 완료하여 실제 언어 모델 조사 문제 공식화, 간단한 토크나이저 빌드, Transformer 언어 모델 학습을 위한 데이터 세트 준비, 소규모 언어 모델의 학습 루프 실행 등과 같은 기술 역량을 입증하세요.
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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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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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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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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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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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Google Cloud 네트워크 설정 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 실습에서는 Google Cloud Platform에서 기본적인 네트워킹 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다. 커스텀 네트워크를 만들고 서브넷 방화벽 규칙을 추가한 다음 VM을 만들고 VM이 서로 통신할 때의 지연 시간을 테스트합니다.
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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 관리 기술 배지 과정을 완료하여 kubectl로 배포 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 애플리케이션 디버깅 및 모니터링, 지속적 배포 기법과 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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Lakehouse 데이터의 메타데이터 및 검색 기능 강화 기술 배지 과정을 완료하여 BigQuery, Lakehouse, Knowledge Catalog에 대한 기술 역량을 입증하세요. Lakehouse 테이블을 만들고 테이블 데이터의 메타데이터 관리 및 검색을 강화합니다.
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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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Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub는 모두 데이터를 저장, 처리, 관리하는 데 사용할 수 있는 Google Cloud Platform 서비스입니다. 세 가지 서비스를 모두 활용하여 다양한 데이터 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 기술 배지 과정에서는 Cloud Storage를 사용하여 이미지를 저장하고, Cloud Functions를 사용하여 이미지를 처리하고, Cloud Pub/Sub를 사용하여 이미지를 다른 애플리케이션으로 보냅니다.
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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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초급 Lakehouse 데이터 보호 기술 배지 과정을 완료하여 Knowledge Catalog 내에서 IAM, BigQuery, Lakehouse, Data Catalog를 사용해 Lakehouse 테이블을 만들고 보호하는 기술 역량을 입증하세요.
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초급 Dataplex로 데이터 정리 및 제어 기술 배지 과정을 완료하여, Dataplex 애셋 생성, 관점 유형 생성, Dataplex의 항목에 관점 적용 등의 기술을 입증하세요. 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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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for May 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 May Trivia Week 1 badge!
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초급 Agent Platform의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Agent Platform 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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BigQuery로 스트리밍 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Pub/Sub, Dataflow, BigQuery를 함께 사용하여 데이터를 스트리밍하고 분석할 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 네트워크 개발 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 역할 탐색 및 프로젝트 액세스 권한 추가/삭제, VPC 네트워크 생성, Compute Engine VM 배포 및 모니터링, SQL 쿼리 작성, Compute Engine에서 VM 배포 및 모니터링, Kubernetes를 여러 배포 접근 방식과 함께 사용하여 애플리케이션을 배포하는 등의 다양한 애플리케이션 배포 및 모니터링 방법을 배울 수 있습니다.
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중급 Google Kubernetes Engine 비용 최적화 기술 배지 과정을 완료하여 멀티 테넌트 클러스터의 생성 및 관리, 리소스 사용량의 네임스페이스별 모니터링, 효율을 위한 클러스터 및 포드 자동 확장 구성, 최적의 리소스 배포를 위한 부하 분산 설정, 애플리케이션 상태와 비용 효율을 위한 활성 프로브 및 준비 프로브 구현 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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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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이벤트 기반 메시징 및 자동화 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud 콘솔을 통해 Pub/Sub를 사용하는 방법을 배우고, Cloud Scheduler 작업을 통해 효율성을 높이는 방법과 Pub/Sub Lite를 사용하여 높은 볼륨의 이벤트 수집에 드는 비용을 절감할 수 있는 경우를 배우게 됩니다.
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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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Gemini Notebook을 사용하여 Associate Cloud Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요.
Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 알아봅니다.
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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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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 Meet의 Gemini를 사용하여 동영상 협업을 개선하는 방법을 다룹니다. 회의록 자동 작성, 실시간 텍스트 및 통역 활용, 놓친 논의를 비공개로 확인, 오디오 및 동영상 품질 즉시 최적화 방법을 알아보세요.
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이 과정에서는 Google Slides의 Gemini를 사용하여 개념을 시각적으로 매력적인 프레젠테이션으로 변환하는 방법을 다룹니다. 단일 프롬프트 또는 기존 소스 문서에서 구조화된 자료를 생성하고, 자동화된 디자인 개선을 사용하여 슬라이드 레이아웃을 다듬고, 커스텀 벡터 그래픽과 사진을 만들고, 정확한 발표자 노트와 함께 슬라이드 사본을 동적으로 작성하는 방법을 알아봅니다.
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이 과정에서는 Google Docs의 Gemini를 사용하여 글쓰기와 콘텐츠 제작을 간소화하는 방법을 다룹니다. 문서 초안을 처음부터 작성하고, 대화형 도구를 사용해 글의 어조와 명확성을 개선하며, 복잡한 파일을 요약하고, 긴 형식의 텍스트를 다른 Google Workspace 애플리케이션에서 사용할 수 있는 구조화된 애셋으로 원활하게 변환하는 방법을 알아보세요.
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이 과정에서는 Google Sheets의 Gemini를 사용하여 데이터 정리를 자동화하고 복잡한 숫자를 처리하는 방법을 다룹니다. 원시 텍스트에서 테이블을 구성하고, 자연어를 사용하여 데이터를 자동 입력하고, 필요에 따라 기본 스프레드시트 수식을 생성하고, 고급 스프레드시트 전문 지식 없이도 빠르게 개략적인 인사이트나 시각화를 추출하는 방법을 알아보세요.
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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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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공합니다. 이 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Google Workspace의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.
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이 과정에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 이메일 관리를 최적화하는 방법을 다룹니다. 긴 대화목록을 요약하고, 자연어를 사용하여 정보를 검색하고, 전문적인 응답 초안을 작성하고, 받은편지함 내에서 직접 커뮤니케이션 전략을 정리하는 방법을 알아보세요.
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Google App Engine에서 애플리케이션 배포 및 관리 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Python, Go, PHP로 App Engine을 사용하는 방법을 알아봅니다.
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Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. 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 this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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초급 Google Cloud 리소스 모니터링 및 관리 기술 배지 과정을 완료하여 IAM 권한 부여 및 취소, 모니터링 및 로깅 에이전트 설치, 이벤트 기반 Cloud Run 함수 생성, 배포, 테스트에 대한 기술 역량을 입증하세요.
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이 과정은 Google Cloud 기본 개념 과정 이상의 지식을 얻기 위해 실무형 실습을 찾는 초보 클라우드 개발자에게 도움이 됩니다. 실습을 통해 Cloud Storage와 Monitoring 및 Cloud Functions 등 기타 주요 애플리케이션 서비스를 자세히 살펴보며 실무 경험을 쌓게 됩니다. 모든 Google Cloud 이니셔티브에 적용할 수 있는 유용한 기술을 개발할 수 있습니다.
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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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Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud Storage 버킷을 만드는 방법, Cloud Storage 명령줄을 사용하는 방법, 버킷 잠금을 사용하여 버킷의 객체를 보호하는 방법을 알아봅니다.
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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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이 초급 과정에서는 Google Cloud의 기본 도구 및 서비스를 직접 사용해 보는 실무형 실습을 진행합니다. 선택사항으로 제공되는 동영상에서는 실습에서 다룬 개념을 자세히 살펴보고 복습합니다. Google Cloud 필수 정보는 Google Cloud 학습자에게 추천되는 첫 번째 과정입니다. 클라우드에 대한 사전 지식이 거의 없거나 전혀 없더라도 첫 Google Cloud 프로젝트에 적용할 수 있는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. Cloud Shell 명령어 작성, 첫 번째 가상 머신 배포, Kubernetes Engine에서의 애플리케이션 실행, 부하 분산 등 Google Cloud 필수 정보에서는 플랫폼의 기본 기능을 소개합니다.
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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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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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Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models, Introduction to Responsible AI 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 최종 퀴즈를 풀어보고 생성형 AI의 기본 개념을 제대로 이해했는지 확인해 보세요.
기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 지식을 숙지한 사람에게 Google Cloud에서 발급하는 디지털 배지입니다. 프로필을 공개하고 기술 배지를 소셜 미디어 프로필에 추가하여 공유하세요.
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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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