회원 가입일: 2025
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
Earned 7월 20, 2026 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비
Earned 5월 3, 2026 EDT
Google 공인 교육 전문가 등급 1 시험 (A)
Earned 5월 2, 2026 EDT
첫 번째 에이전트 배포하기
Earned 4월 29, 2026 EDT
에이전트를 빌드하고 프로덕션에서 배포하기
Earned 4월 29, 2026 EDT
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.
Gemini Notebook을 사용하여 Professional Machine Learning Engineer(PMLE) 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습합니다.
수업을 통해 Google 도구 활용 능숙도를 보여줄 수 있습니다. 아래의 퀴즈와 실습을 완료하여 Google 공인 교육 전문가 등급 1 시험(A 버전)을 완료하세요.
로컬 호스트에 있는 에이전트를 프로덕션으로 가져오세요. 이 과정에서는 메모리 뱅크를 통해 선택적인 세션 간 메모리를 사용하여 ADK 에이전트를 Vertex AI Agent Engine 및 Cloud Run에 배포하는 방법을 다룹니다.
Google의 에이전트 개발 키트(ADK)와 Google Cloud의 강력한 인프라를 사용하는 멀티 에이전트 시스템의 아키텍처와 배포에 대해 알아보세요. 안전하고 확장 가능하며 프로덕션에 즉시 사용할 수 있는 AI 에이전트를 위해 서버리스 Cloud Run부터 고성능 GKE에 이르기까지 이상적인 호스팅 환경을 식별하고 계층적 에이전트 트리와 결정론적 워크플로 에이전트를 설계하는 방법을 배우게 됩니다.