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[DEPRECATED] 데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini
Earned 8월 18, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 8월 9, 2026 EDT
Model Armor: 안전한 AI 배포
Earned 8월 8, 2026 EDT
안전한 엔터프라이즈 AI 에이전트
Earned 8월 6, 2026 EDT
에이전트 기초
Earned 8월 2, 2026 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 7월 15, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 7월 14, 2026 EDT
생성형 AI 소개
Earned 6월 29, 2026 EDT
이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 고객 데이터를 분석하고 제품 판매를 예측하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. BigQuery에서 고객 데이터를 사용해 신규 고객을 식별, 분류, 개발하는 방법도 다룹니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 데이터 분석 및 머신러닝 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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.
이 과정에서는 Model Armor의 필수 보안 기능을 검토하고 서비스를 사용할 수 있도록 준비합니다. LLM과 관련된 보안 위험과 Model Armor가 AI 애플리케이션을 보호하는 방법을 알아봅니다.
Google Cloud에서 AI 에이전트를 보호하고 제어하는 방법을 알아보세요. 이 과정에서는 에이전트 메모리를 보호하고, IAM 및 VPC 서비스 제어를 통해 엄격한 액세스 제어를 적용하며, 실시간 대화 가드레일을 배포하여 안전하고 규정을 준수하는 엔터프라이즈 배포를 보장하기 위한 실용적인 로드맵을 제공합니다.
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.
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.
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.
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.