Chitransh Shukla
회원 가입일: 2026
실버 리그
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자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비
Earned 10월 30, 2026 EDT
Google Antigravity로 시작하기: AI로 동영상 게임 빌드하기
Earned 10월 28, 2026 EDT
Google Cloud 에이전트 이해하기
Earned 10월 27, 2026 EDT
Gemini Enterprise 소개
Earned 10월 26, 2026 EDT
Model Armor: 안전한 AI 배포
Earned 10월 25, 2026 EDT
AI 보안 소개
Earned 10월 25, 2026 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 개인 정보 보호 및 안전
Earned 10월 25, 2026 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 해석 가능성 및 투명성
Earned 10월 25, 2026 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향
Earned 10월 25, 2026 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 10월 25, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 6월 7, 2026 EDT
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 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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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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이 과정에서는 AI 에이전트, 엔터프라이즈 검색, Gemini Notebook, 지능형 데이터 액세스를 결합하여 조직의 과제를 해결하는 강력한 플랫폼인 Gemini Enterprise를 소개합니다. 학습자는 실제 사례와 실습을 통해 Gemini Enterprise 기능을 실제 비즈니스 니즈에 맞게 적용하고, 아키텍처를 파악하고, 역할에 따라 데이터 액세스 및 개인 정보 보호를 처리하는 방법을 익힐 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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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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이 과정에서는 AI 개인 정보 보호 및 안전에 관한 중요한 주제를 소개합니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 AI 개인 정보 보호 및 안전 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.
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이 과정에서는 AI 해석 가능성과 투명성의 개념을 소개합니다. 개발자와 엔지니어에게 AI 투명성이 얼마나 중요한지를 설명합니다. 데이터와 AI 모델 모두에서 해석 가능성과 투명성을 구현하는 데 도움이 되는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.
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이 과정에서는 책임감 있는 AI라는 개념과 AI 원칙을 소개합니다. 공정성과 편향을 실질적으로 식별하고 AI/ML 실무에서 편향을 완화하는 기법을 알아봅니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 책임감 있는 AI 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.
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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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