InSuk Oh
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신뢰할 수 있는 Google Cloud 인프라: 설계 및 프로세스
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Google Cloud의 네트워킹: 하이브리드 및 멀티 클라우드
Earned 10월 10, 2026 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 네트워크 아키텍처
Earned 10월 10, 2026 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 기초
Earned 10월 10, 2026 EDT
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화
Earned 10월 9, 2026 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 핵심 서비스
Earned 10월 9, 2026 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 10월 4, 2026 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCA 시험 대비
Earned 10월 4, 2026 EDT
Change Management for Google Workspace
Earned 9월 28, 2026 EDT
Google Workspace 보안
Earned 9월 28, 2026 EDT
Google Workspace 데이터 거버넌스
Earned 9월 28, 2026 EDT
The Modern Data Platform and LookML
Earned 9월 28, 2026 EDT
Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기
Earned 9월 28, 2026 EDT
Google Workspace 핵심 서비스
Earned 9월 28, 2026 EDT
Google Workspace 사용자 및 리소스 관리
Earned 9월 28, 2026 EDT
Google Cloud를 통한 디지털 혁신
Earned 9월 28, 2026 EDT
[DEPRECATED] 클라우드 설계자를 위한 Gemini
Earned 9월 28, 2026 EDT
Google Workspace Studio의 Gemini
Earned 9월 28, 2026 EDT
Google Chat의 Gemini
Earned 9월 28, 2026 EDT
의료 서비스를 위한 생성형 AI
Earned 9월 28, 2026 EDT
대화 설계의 기초
Earned 9월 28, 2026 EDT
Google Cloud 운영으로 확장하기
Earned 9월 28, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 9월 28, 2026 EDT
Google Drive의 Gemini
Earned 9월 28, 2026 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계
Earned 9월 25, 2026 EDT
Cloud Spanner 인스턴스 만들고 관리하기
Earned 9월 21, 2026 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 9월 19, 2026 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드
Earned 9월 19, 2026 EDT
Looker에서 데이터 모델 관리하기
Earned 9월 19, 2026 EDT
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기
Earned 9월 19, 2026 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 9월 19, 2026 EDT
AppSheet로 앱 빌드하기
Earned 9월 19, 2026 EDT
Google AI Studio에서 AI 기반 프로토타입 개발하기
Earned 9월 19, 2026 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기
Earned 9월 13, 2026 EDT
Cloud Vision API로 이미지 분석
Earned 9월 13, 2026 EDT
Eventarc로 이벤트 기반 애플리케이션 빌드하기
Earned 9월 13, 2026 EDT
IAM으로 권한 액세스 관리
Earned 9월 12, 2026 EDT
Google Vids의 Gemini
Earned 9월 12, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini로 간편하게 콘텐츠 생성하기
Earned 9월 12, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems - 최고의 마케팅 파트너
Earned 9월 12, 2026 EDT
AI Boost Bites: Docs 및 Drive의 Gemini를 사용한 요약
Earned 9월 12, 2026 EDT
Gemini 기반 Google Workspace: AI 워크플로의 기반
Earned 9월 12, 2026 EDT
Enterprise 에이전트 및 사용 사례
Earned 9월 12, 2026 EDT
에이전트 기초
Earned 9월 12, 2026 EDT
AI 에이전트 소개
Earned 9월 12, 2026 EDT
Introduction to Cloud Identity
Earned 9월 12, 2026 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 9월 12, 2026 EDT
Innovating with Data and Google Cloud
Earned 9월 12, 2026 EDT
Google Cloud로 인프라 및 애플리케이션 현대화
Earned 9월 12, 2026 EDT
Google Cloud 인공지능으로 혁신하기
Earned 9월 12, 2026 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기
Earned 9월 12, 2026 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델
Earned 9월 12, 2026 EDT
어텐션 메커니즘
Earned 9월 12, 2026 EDT
인코더-디코더 아키텍처
Earned 9월 12, 2026 EDT
AI Boost Bootcamp: How to Use Gemini at Work 101
Earned 9월 12, 2026 EDT
Google Meet의 Gemini
Earned 9월 12, 2026 EDT
Google Slides의 Gemini
Earned 9월 12, 2026 EDT
Apigee X 배포 및 관리하기
Earned 8월 22, 2026 EDT
Cloud 네트워크와 NCC 연결하기
Earned 8월 22, 2026 EDT
안전한 소프트웨어 배포
Earned 8월 22, 2026 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 관리
Earned 8월 22, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned 8월 22, 2026 EDT
Google Cloud 네트워크 설정
Earned 5월 29, 2026 EDT
Google Cloud의 Monitoring
Earned 5월 29, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
Earned 5월 28, 2026 EDT
Security Command Center로 위협과 취약점 완화하기
Earned 5월 28, 2026 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 5월 28, 2026 EDT
Cloud Run Functions로 서버리스 애플리케이션 빌드
Earned 5월 27, 2026 EDT
Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기
Earned 5월 27, 2026 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
Earned 5월 27, 2026 EDT
멀티 에이전트 아키텍처 배포
Earned 5월 27, 2026 EDT
Google Cloud Speech API 활용하기
Earned 5월 27, 2026 EDT
Google Cloud에서 Machine Learning API 사용하기
Earned 5월 26, 2026 EDT
클라우드 협업 및 생산성 워크플로 구현
Earned 5월 26, 2026 EDT
기준: 인프라
Earned 5월 26, 2026 EDT
[DEPRECATED] How to Use TPUs for Inference
Earned 5월 26, 2026 EDT
[DEPRECATED] Architecting an AI Inference Stack
Earned 5월 26, 2026 EDT
Google 데이터 클라우드로 데이터 공유하기
Earned 5월 25, 2026 EDT
Google DeepMind: 소규모 언어 모델 학습
Earned 5월 25, 2026 EDT
나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기
Earned 5월 25, 2026 EDT
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출
Earned 5월 25, 2026 EDT
Google Docs의 Gemini
Earned 5월 25, 2026 EDT
Google Cloud에서 데이터 저장, 처리, 관리하기 - 명령줄
Earned 5월 25, 2026 EDT
Google Cloud에서 데이터 저장, 처리, 관리하기 - 콘솔
Earned 5월 25, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
Earned 5월 23, 2026 EDT
Google Cloud Compute 기본
Earned 5월 23, 2026 EDT
Google Sheets의 Gemini
Earned 5월 22, 2026 EDT
Gmail의 Gemini
Earned 5월 22, 2026 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 5월 22, 2026 EDT
이미지 생성 소개
Earned 5월 22, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 5월 22, 2026 EDT
생성형 AI 소개
Earned 5월 19, 2026 EDT
DevOps 필수 정보
Earned 5월 19, 2026 EDT
API를 사용하여 Cloud Storage 작업
Earned 5월 18, 2026 EDT
[DEPRECATED] Google Chat
Earned 5월 18, 2026 EDT
Introduction to Security in the World of AI
Earned 5월 16, 2026 EDT
이 과정에서는 학습자가 검증된 설계 패턴을 사용하여 Google Cloud에서 고도로 안정적이고 효율적인 솔루션을 빌드하는 데 필요한 역량을 기를 수 있습니다. 'Google Compute Engine으로 설계하기' 또는 'Google Kubernetes Engine으로 설계하기' 과정에서 이어지는 내용이며, 학습자가 두 과정에서 다루는 기술을 실무에서 사용해 본 경험이 있다는 전제로 진행됩니다. 학습자는 프레젠테이션, 설계 활동, 실무형 실습을 통해 고도로 안정적이고 안전하고 비용 효율적이며 가용성이 높은 Google Cloud 배포를 설계하는 데 필요한 비즈니스 요구사항과 기술 요구사항을 정의하고 이 사이의 적절한 균형을 유지하는 방법을 익힐 수 있습니다.
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'Google Cloud의 네트워킹' 시리즈의 여섯 번째 과정인 하이브리드 및 멀티 클라우드에 오신 것을 환영합니다. 첫 번째 모듈에서는 다양한 클라우드 연결 옵션을 살펴보고 Cloud Interconnect의 다양한 유형과 기능을 자세히 알아봅니다. 두 번째 모듈에서는 Cloud VPN에 대해 다루며 고가용성 VPN 토폴로지 구현과 간소화된 관리를 위한 네트워크 연결 센터(NCC)를 살펴봅니다. 이 과정을 마치면 온프레미스 및 기타 클라우드 네트워크를 Google Cloud로 확장하는 데 사용할 수 있는 여러 연결 옵션을 설명하고 다양한 Google Cloud 하이브리드 및 멀티 클라우드 연결 서비스의 특정 사용 사례에 대한 적합성을 분석할 수 있게 됩니다. 그럼 시작해 볼까요?
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'Google Cloud의 네트워킹' 시리즈의 세 번째 과정인 '네트워크 아키텍처'에 오신 것을 환영합니다.
이 과정에서는 Google Cloud 내에서 효율적이고 확장 가능한 네트워크 아키텍처를 설계하기 위한 기본적인 사항을 살펴봅니다.
첫 번째 모듈인 '네트워크 아키텍처 소개'에서는 먼저 서브넷, 경로, 방화벽, 부하 분산 등 네트워크 아키텍처의 핵심 구성요소와 개념을 소개합니다.
두 번째 모듈인 '네트워크 토폴로지'에서는 Google Cloud에서 일반적으로 사용되는 다양한 네트워크 토폴로지를 살펴보고 장단점을 설명합니다.
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'Google Cloud의 네트워킹' 과정은 6부로 구성되어 있습니다. 6부로 구성된 과정의 첫 번째 순서인 'Google Cloud의 네트워킹: 기초'에 오신 것을 환영합니다.
이 과정에서는 네트워킹 기초, 가상 프라이빗 클라우드(VPC), VPC 네트워크 공유 등 핵심 네트워킹 개념을 포괄적으로 소개합니다. 또한 네트워크 로깅 및 모니터링 기법에 대해서도 알아봅니다.
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이 속성 주문형 과정에서는 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습이 결합된 이 과정을 통해 안전한 네트워크 상호 연결, 부하 분산, 자동 확장, 인프라 자동화, 관리형 서비스가 포함된 솔루션 요소를 살펴보고 배포할 수 있습니다.
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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 시스템, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 고객 제공 암호화 키, 보안 및 액세스 관리, 할당량 및 요금 청구, 리소스 모니터링 등 실용적인 솔루션을 배포하는 방법에 대해서도 설명합니다.
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Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.
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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Cloud Network 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요.
Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.
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This course is for deployment personnel of Google Cloud and its partner organizations who are tasked with managing cultural change and skill gaps of customers adopting Google Workspace, engaging sponsors and enlisting the support of customer stakeholders, communicating the anticipated changes to the customer and their users. It will guide you through the Workspace change management methodology and all phases of the customer journey.
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이 과정에서는 학습자에게 Google Workspace 환경을 보호할 수 있는 역량을 제공합니다. 학습자는 안전한 비밀번호 정책과 2단계 인증을 구현하여 사용자 액세스를 제어하게 됩니다. 그런 다음 보안 조사 도구를 활용하여 보안 위험을 선제적으로 식별하고 이에 대응합니다. 다음으로 보안을 보장하기 위해 서드 파티 앱 액세스 및 휴대기기를 관리합니다. 마지막으로 학습자는 조직 데이터를 보호하기 위해 이메일 보안 및 규정 준수 조치를 시행합니다.
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이 과정에서는 Google Workspace 환경 내에서 데이터를 관리하는 기술을 학습자에게 알려줍니다. 데이터 유출을 방지하기 위해 Gmail 및 Drive의 데이터 손실 방지 규칙을 살펴봅니다. 그런 다음 데이터 보관, 보존, 검색을 위해 Google Vault를 사용하는 방법을 배웁니다. 다음으로 규정을 준수하기 위해 데이터 리전과 내보내기 설정을 구성하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 학습자는 라벨을 사용해 데이터를 분류하여 조직과 보안을 강화하는 방법을 살펴보게 됩니다.
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This course provides an introduction to databases and summarized the differences in the main database technologies. This course will also introduce you to Looker and how Looker scales as a modern data platform. In the lessons, you will build and maintain standard Looker data models and establish the foundation necessary to learn Looker's more advanced features.
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클라우드 기술은 강력한 자산이며, 데이터와 결합하면 혁신과 향상된 고객 경험을 위한 촉매제가 됩니다. 'Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기' 과정에서는 조직이 클라우드를 활용하여 데이터의 접근성, 실행 가능성, 가치를 높이는 방법을 살펴봅니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
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이 과정은 학습자가 Google Workspace 핵심 서비스를 포괄적으로 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 학습자는 Gmail, Calendar, Drive, Meet, Chat, Docs를 비롯한 서비스의 설정을 사용 설정, 중지, 구성하는 방법을 살펴보게 됩니다. 다음으로 Gemini를 배포하고 관리하여 사용자 역량을 강화하는 방법도 알아봅니다. 마지막으로 학습자는 AppSheet와 Apps Script의 사용 사례를 통해 작업을 자동화하고 Google Workspace 애플리케이션의 기능을 확장하는 방법을 살펴봅니다.
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이 과정은 Google Workspace의 사용자 및 리소스 관리를 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 학습자는 조직 요구사항에 맞는 조직 단위의 구성을 살펴보게 됩니다. 다양한 유형의 Google 그룹을 관리하는 방법도 알아봅니다. 또한 Google Workspace 내에서 도메인 설정을 관리하기 위한 전문성을 향상시킵니다. 마지막으로 학습자는 Google Workspace 환경 내에서 리소스를 최적화하고 구조화하는 방법을 익히게 됩니다.
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디지털 혁신은 현대 조직에 있어 중요한 여정이며, 의미 있는 혁신으로 나아가기 위해서는 가장 먼저 클라우드 컴퓨팅에 대한 강력한 기준을 수립해야 합니다. 'Google Cloud를 통한 디지털 혁신' 과정에서는 조직이 운영을 현대화하는 데 도움이 되는 핵심 기술과 전략적 프레임워크를 소개합니다. 이 과정에서는 기본적인 클라우드 개념, 글로벌 네트워크 인프라, 공동 책임 모델을 살펴보고 리더가 클라우드로의 전환을 자신 있게 이끌 수 있도록 지원합니다.
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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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 과정은 Google Workspace 사용자가 여러 애플리케이션 간 작업을 효율적으로 자동화하여 생산성을 크게 높이고 일상 업무를 간소화할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 학습자는 Google Workspace Studio에서 자동화를 설계 및 구성하고 단계를 맞춤설정하는 실용적인 기술을 습득하게 됩니다.
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이 과정에서는 Google Chat의 Gemini를 사용하여 비즈니스 메시지를 간소화하는 방법을 다룹니다. 요약으로 알림 노이즈를 줄이고, 자연어 검색을 사용하여 숨겨진 결정을 찾고, 실시간 쓰기 도구로 메시지 톤을 미세 조정하는 방법을 알아보세요.
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이 과정에서는 특별히 의료 전문가를 대상으로 최신 인공지능 혁신 기술인 생성형 AI와 이를 구동하는 대규모 언어 모델(LLM)을 자세히 설명합니다. 실제 의료 서비스 환경에서 생성형 AI를 활용하는 방법을 알아보고 목표에 맞게 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법을 익히세요.
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이 과정에서는 마치 사람과 대화하는 것 같은 경험을 제공하는 몰입도 높고 효과적인 챗봇 환경을 만드는 데 필요한 대화 설계의 기본 원칙을 살펴봅니다.
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규모와 관계없이 모든 조직이 클라우드의 강력한 기능과 유연성을 활용하여 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 클라우드 리소스를 효과적으로 관리하고 확장하는 것은 복잡한 작업일 수 있습니다. 이 과정에서는 클라우드의 현대적 운영, 안정성, 복원력의 기본 개념과 Google Cloud가 이러한 노력을 지원하는 데 어떤 도움이 되는지 살펴봅니다.
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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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 Google Drive의 Gemini를 사용하여 파일을 관리하고 검색하는 방법을 다룹니다. 자연어를 사용하여 애셋을 찾고, 파일을 열지 않고도 AI 개요를 통해 특정 사실을 추출하고, 여러 미디어 형식을 즉시 요약하고, 반복 가능한 연구를 위해 파일 모음을 프로젝트로 저장하는 방법을 알아보세요.
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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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초급 Cloud Spanner 인스턴스 만들고 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Spanner 인스턴스 및 데이터베이스를 만들고 상호작용하기, 다양한 기법을 사용하여 Cloud Spanner 데이터베이스 로드, Cloud Spanner 데이터베이스 백업, 스키마 정의 및 쿼리 계획 이해, Cloud Spanner 인스턴스에 연결된 최신 웹 앱 배포와 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Managed Service for Apache Spark에서 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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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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중급 Looker에서 데이터 모델 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술을 입증하세요. LookML 프로젝트 상태 유지하기, 데이터 검증을 위한 SQL Runner 활용하기, LookML 권장사항 적용하기, 성능을 위한 쿼리 및 보고 최적화하기, 영구 파생 테이블 및 캐싱 정책 구현하기
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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 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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AppSheet로 앱 빌드하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서 AppSheet를 사용하여 앱을 빌드, 구성, 게시하는 방법을 알아보세요.
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초급 Google AI Studio에서 AI 기반 프로토타입 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 효과적인 프롬프트 작성, 이미지 및 동영상 분석을 위한 멀티모달 기능 활용, 템플릿과 텍스트 프롬프트에서 작동하는 AI 기반 애플리케이션 프로토타입 제작, API 키를 활용한 커스텀 AI 솔루션 빌드 및 배포와 관련된 역량을 입증하세요.
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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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Cloud Vision API로 이미지 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 이미지에서 텍스트를 추출하는 등 다양한 작업에 Cloud Vision API를 활용하는 방법을 알아봅니다.
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Eventarc로 이벤트 기반 애플리케이션 빌드하기 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Eventarc를 사용하여 Pub/Sub 주제 및 Cloud Storage 버킷을 포함한 다양한 리소스에 대한 이벤트 트리거를 만듭니다.
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중급 IAM으로 권한 액세스 관리 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)를 사용한 커스텀 역할, 최소 권한의 원칙, 적시(JIT) 임시 승격 액세스, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 웹 애플리케이션 보안에 관한 기술 역량을 입증하세요.
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이 과정에서는 Google Workspace의 AI 기반 제작 도구인 Google Vids를 소개합니다. Google Vids를 사용하면 편집 경험이 없어도 원본 문서를 전문적이고 매력적인 동영상으로 변환할 수 있습니다. 템플릿과 자동화 도구를 사용해 빠르게 초안을 생성하는 방법과 스크립트 기반 편집, 동적 시각 효과, 맞춤 음악을 통해 콘텐츠를 맞춤설정하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 AI 아바타와 내레이션을 통합하여 다양한 비즈니스 사용 사례에서 프레젠테이션을 원활하게 내레이션하는 방법을 살펴봅니다.
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이 동영상에서는 Google Docs에서 Gemini의 고급 AI 기능을 활용하여 아이디어를 브레인스토밍하고, 다양한 마케팅 콘텐츠의 초안을 작성하고, 팀과 협업하는 방법을 다룹니다.
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이 동영상에서는 반복적인 작업을 자동화하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 고급 AI 기능인 Gemini Gem을 직접 만드는 방법을 다룹니다.
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이 동영상에서는 Gemini를 사용하여 Google Workspace에서 긴 문서를 요약하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 필요한 정보를 빠르게 얻고 시간을 절약할 수 있습니다. Gemini를 사용하여 전체 문서 또는 선택한 텍스트를 요약하는 방법과 Drive의 Gemini를 사용하여 여러 파일을 요약하는 방법을 알아봅니다.
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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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AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 살펴보세요. 에이전트 유형을 KPI에 매핑하고 실제 병목 현상을 해결하는 사용 사례를 알아봅니다. Gemini Enterprise로 어떻게 노 코드 솔루션부터 하이 코드 솔루션에 이르기까지 적절한 에이전트를 빌드하고 조정할 수 있는지에 대해서도 다룹니다.
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이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항을 소개하고 실제 비즈니스 현장에서 에이전트가 가치를 창출하는 영역을 살펴봅니다. 이 과정은 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하려는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 기초를 제공합니다.
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AI 에이전트에 대한 개념 개요를 확인하세요. AI 에이전트가 어떻게 자율적인 작업과 추론을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는지 살펴봅니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 학습하고 계획하여 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 기술 아키텍처(모델, 도구, 조정)에 대해서도 알아봅니다.
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Introduction to Cloud Identity serves as the starting place for any new Cloud Identity, Identity/Access Management/Mobile Device Management admins as they begin their journey of managing and establishing security and access management best practices for their organization. This 15-30 hour accelerated, one-week course will leave you feeling confident to utilize the basic functions of the Admin Console to manage users, control access to services, configure common security settings, and much more. Through a series of introductory lessons, step-by-step hands-on exercises, Google knowledge resources, and knowledge checks, learners can expect to leave this training with all of the skills they need to get started as new Cloud Identity Administrators.
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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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Cloud technology on its own only provides a fraction of the true value to a business; When combined with data–lots and lots of it–it has the power to truly unlock value and create new experiences for customers.
In this course, you'll learn what data is, historical ways companies have used it to make decisions, and why it is so critical for machine learning. This course also introduces learners to technical concepts such as structured and unstructured data. database, data warehouse, and data lakes. It then covers the most common and fastest growing Google Cloud products around data.
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많은 기존 기업은 최신 고객 기대에 부응할 수 없는 기존 시스템과 앱을 사용합니다. 비즈니스 리더는 노후화된 IT 시스템을 유지할지 아니면 새로운 제품과 서비스에 투자할지 결정해야 하는 경우가 많습니다. 이 과정에서는 이러한 과제를 살펴보고 클라우드 기술을 사용하여 이를 극복할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
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인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 광범위한 산업을 빠르게 혁신하고 있는 정보 기술의 중요한 진화입니다. 'Google Cloud 인공지능으로 혁신하기' 과정에서는 조직이 AI와 ML을 사용하여 비즈니스 프로세스를 혁신하는 방법을 살펴봅니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
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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 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 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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Go from AI basics to proficiency in under 50 minutes with AI Boost Bootcamp. Based on Google’s own proven internal training, this course empowers you to master Gemini at work (across Google Workspace and Gemini Enterprise). Learn how to write effective prompts and use Gemini for project management, creating compelling presentations, aligning your stakeholders in a productive meeting, and communicate with speed and precision. You’ll also get an intro to AI agents with Gemini Enterprise. Start amplifying your unique skills and earn your completion badge today.
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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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Apigee X 배포 및 관리하기 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Apigee X 아키텍처, Google Cloud 프로젝트 내에서 Apigee X 조직을 프로비저닝하는 방법, Apigee API 및 UI를 사용한 Apigee X 관리, API 보호를 위한 Cloud Armor 및 Apigee 위협 보호 정책 사용에 관해 배울 수 있습니다.
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Cloud 네트워크와 NCC 연결하기 과정을 완료하고 중급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Network Connectivity Center를 사용하여 온프레미스, 클라우드 엔터프라이즈 네트워크, 하이브리드 네트워크를 Google Cloud의 단일 중앙 집중식 허브를 통해 스포크로 연결하고 관리하는 방법을 알아봅니다.
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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 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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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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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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초급 Google Cloud의 Monitoring 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Monitoring 도구로 Google Cloud의 리소스를 모니터링하는 기술을 입증할 수 있습니다.
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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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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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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 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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초급 Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 버킷 보안 및 구성, Gemini를 사용한 텍스트 생성, IAM 액세스 제어 관리, 데이터 거버넌스를 위한 Knowledge Catalog 레이크 설정 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
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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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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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Google Cloud Speech API 활용하기 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Speech-to-Text API 요청을 만들고, 오디오 음성을 텍스트로 변환하고 음성을 스크립트로 작성할 수 있습니다.
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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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클라우드 협업 및 생산성 워크플로 구현 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google의 협업 플랫폼에 대해 소개하고, Gmail, Calendar, Meet, Drive, Sheets, AppSheet를 사용하는 방법을 알아봅니다.
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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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This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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Google 데이터 클라우드로 데이터 공유하기 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지 를 획득하세요.이 과정에서는 고객이 분석 사용 사례에 사용할 수 있는 독점 데이터 세트를 보유한 Google Cloud 데이터 공유 파트너와 함께 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. 고객은 이 데이터를 구독하고, 자체 플랫폼 내에서 쿼리하고, 자체 데이터 세트로 보강하고, 고객 대면 대시보드에 시각화 도구를 사용합니다.
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고급 Google DeepMind: 소규모 언어 모델 학습 기술 배지를 획득하려면 이 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. 무료 구독에 가입하여 이 실습을 무료로 이용하세요. 매달 35크레딧이 무료로 제공됩니다.
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첫 번째 Gemini Enterprise 애플리케이션을 만들어 기술 배지를 획득하세요. 다양한 데이터 소스를 애플리케이션에 연결하여 강력한 통합 검색 및 분석 엔진을 빌드하세요. Deep Research 에이전트, 멀티 에이전트 아이디어 구상, 집중 분석을 위한 NotebookLM과 같은 고급 기능을 익힐 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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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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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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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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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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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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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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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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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 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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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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DevOps를 통해 경쟁 우위를 확보하세요. DevOps는 소프트웨어 배포 속도를 높이고 서비스 안정성을 개선하며 소프트웨어 이해관계자 간의 소유권 공유를 지원하기 위한 조직적, 문화적 방법론입니다. 이 과정에서는 Google Cloud를 사용하여 소프트웨어 배포 기능의 속도, 안정성, 가용성, 보안을 개선하는 방법을 알아봅니다. DevOps 연구 및 평가(DORA)가 Google Cloud에 인수되었습니다. 팀에서는 어떤 측정 방식을 사용하고 있나요? 5개 문항으로 구성된 객관식 퀴즈를 통해 알아보세요.
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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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In this course, we introduce you to Google Chat, Google’s chat software included with Google Workspace.
You will learn about messaging individuals and groups in Google Chat. You will also discover customization options, collaboration features and how Google Chat integrates with other Google Workspace products.
We will explore the use of spaces in Google Chat, showing you how to create, manage, search, and join them. Additionally, you will understand the distinctions between using a space and a group chat.
You also explore Google Chat apps and learn how to search for and use apps within Google Chat.
Aside from course videos, you will complete hands-on activities to practice what you’ve learned. Consider inviting a colleague or two to interact with you in Google Chat as you complete the activities.
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Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.
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