Jose M Cristancho Moreno
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Google Cloud에서 생성형 AI를 사용한 웹사이트 현대화
Earned 8월 26, 2025 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 8월 21, 2025 EDT
Google Developer Essentials
Earned 8월 21, 2025 EDT
BigQuery 머신러닝을 사용한 추론
Earned 7월 29, 2025 EDT
AI Boost Bites: Docs 및 Drive의 Gemini를 사용한 요약
Earned 7월 28, 2025 EDT
Innovating with Data and Google Cloud
Earned 7월 18, 2025 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
Earned 7월 17, 2025 EDT
[DEPRECATED] 데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini
Earned 7월 15, 2025 EDT
Google Cloud 인공지능으로 혁신하기
Earned 7월 9, 2025 EDT
Google Cloud 필수 정보
Earned 8월 3, 2021 EDT
생성형 AI로 사용자에게 더 나은 검색 경험을 제공하여 웹사이트의 탐색 경험을 향상합니다. 이 과정에서는 사용자가 웹사이트의 콘텐츠를 발견할 수 있도록 Vertex AI Search를 통해 생성형 검색 경험을 웹사이트 사용자에게 제공하는 방법을 알아봅니다. 웹사이트 편집자는 생성형 AI를 사용하여 제안을 통해 콘텐츠를 신속하고 효율적으로 번역하고 개선하는 방법을 배울 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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This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.
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BigQuery ML을 사용한 추론, 데이터 분석가가 BigQuery ML을 사용해야 하는 이유, 사용 사례, 지원되는 ML 모델을 알아봅니다. BigQuery에서 ML 모델을 만들고 관리하는 방법도 배웁니다.
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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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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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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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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.
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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 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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