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Cloud Spanner 이해하기
Earned 12월 7, 2025 EST
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
Earned 11월 20, 2025 EST
에이전트 개발 키트(ADK) 및 Agent Engine으로 멀티 에이전트 시스템 배포하기
Earned 10월 20, 2025 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 5월 26, 2025 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 5월 26, 2025 EDT
생성형 AI 소개
Earned 5월 26, 2025 EDT
이 과정에서는 Cloud Spanner에 대해 알아봅니다. Cloud Spanner를 다른 데이터베이스 제품과 비교하여 언제, 어떻게 Spanner를 사용하여 규모에 맞추어 관계형 데이터베이스 요구사항을 해결할 수 있는지 알아봅니다. Google Cloud의 다양한 도구를 사용하여 Spanner 데이터베이스를 만들고 관리하는 방법, Spanner의 분산 데이터베이스 모델을 염두에 두고 관계형 스키마를 최적화하는 방법, Spanner API를 사용하여 Spanner 데이터베이스와 상호작용하는 방법, Spanner를 애플리케이션과 통합하는 방법, Spanner 데이터베이스와 자체 데이터를 관리하는 데 다른 Google 도구를 사용하는 방법을 알아봅니다.
'생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 첫 번째 과정이며 요구되는 기본 요건이 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 모델 및 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항도 안내합니다.
이 과정에서는 Google 에이전트 개발 키트를 사용하여 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 빌드하는 방법을 학습합니다. 학습자는 도구를 갖춘 에이전트를 빌드하고 상하위 관계 및 흐름을 사용해 여러 에이전트를 연결하여 상호작용 방식을 정의해 봅니다. 에이전트를 로컬로 실행하고 Vertex AI Agent Engine에 배포하여 인프라 결정과 Agent Engine에서 처리하는 리소스 확장에 따른 관리형 에이전트 흐름으로 실행합니다. 이 실습은 이 제품의 출시 전 버전을 기반으로 합니다. 유지보수 업데이트를 제공하는 동안에는 이러한 실습에 약간의 지연이 있을 수 있습니다.
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.