mukesh aulakh
회원 가입일: 2025
Google Skills Arcade Base Camp November 2025
Earned 11월 19, 2025 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PCA 시험 대비
Earned 5월 20, 2025 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비
Earned 5월 17, 2025 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 5월 10, 2025 EDT
생성형 AI 소개
Earned 5월 10, 2025 EDT
Vertex AI와 Flutter를 활용하여 생성형 AI 에이전트 빌드하기
Earned 5월 9, 2025 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 기초
Earned 5월 7, 2025 EDT
엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini
Earned 5월 7, 2025 EDT
Agent Platform에서 생성형 AI 살펴보기
Earned 5월 5, 2025 EDT
Google Workspace 데이터 거버넌스
Earned 5월 3, 2025 EDT
Google Workspace 핵심 서비스
Earned 5월 3, 2025 EDT
Google Workspace 사용자 및 리소스 관리
Earned 5월 3, 2025 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCNE 시험 대비
Earned 5월 3, 2025 EDT
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기
Earned 5월 1, 2025 EDT
Google Security Operations - Deep Dive
Earned 5월 1, 2025 EDT
[Deprecated]Google Security Operations - Fundamentals
Earned 5월 1, 2025 EDT
DEPRECATED Google Threat Intelligence
Earned 5월 1, 2025 EDT
Security Command Center Fundamentals
Earned 5월 1, 2025 EDT
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기
Earned 4월 29, 2025 EDT
클라우드 설계자를 위한 Gemini
Earned 4월 26, 2025 EDT
AI 보안 소개
Earned 4월 22, 2025 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신
Earned 4월 20, 2025 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신
Earned 4월 20, 2025 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기
Earned 4월 20, 2025 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해
Earned 4월 20, 2025 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
Earned 4월 20, 2025 EDT
Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기
Earned 4월 20, 2025 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 4월 19, 2025 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 4월 19, 2025 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계
Earned 4월 18, 2025 EDT
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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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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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Data 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 익힐 수 있습니다.
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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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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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이 과정은 Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리에 관한 3개 과정으로 이루어진 시리즈 중 1부입니다. 이 첫 번째 과정에서는 Apache Beam이 무엇인지, Dataflow와 어떤 관계가 있는지 복습하는 내용으로 시작합니다. 다음으로 Apache Beam의 비전과 Beam 이식성 프레임워크의 이점에 대해 설명합니다. Beam 이식성 프레임워크는 개발자가 선호하는 프로그래밍 언어를 원하는 실행 백엔드와 함께 사용할 수 있다는 비전을 실현합니다. 그런 다음 Dataflow를 통해 컴퓨팅과 스토리지를 분리하면서 비용을 절감하는 방법과 ID, 액세스, 관리 도구가 Dataflow 파이프라인과 상호작용하는 방식을 알아봅니다. 마지막으로 Dataflow에서 사용 사례에 맞는 적절한 보안 모델을 구현하는 방법을 살펴봅니다.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 Google 제품 및 서비스를 사용해 애플리케이션을 개발, 테스트, 배포, 관리하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini의 도움을 받아 웹 애플리케이션을 개발 및 빌드하고, 애플리케이션의 오류를 수정하고, 테스트를 개발하고, 데이터를 쿼리하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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중급 Agent Platform에서 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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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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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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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Cloud Network Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, 노트북에 소스를 추가하고, 시험 공부를 위해 Gemini Notebook 환경을 맞춤설정하는 방법을 알아봅니다.
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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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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.
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This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.
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Google Threat Intelligence provides unmatched visibility into threats by delivering detailed and timely threat intelligence to security teams around the world. This course covers the various capabilities of Google Threat Intelligence and common ways that organizations use this product to proactively mitigate threats.
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Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.
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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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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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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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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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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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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 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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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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