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안전한 엔터프라이즈 AI 에이전트
Earned 9월 10, 2026 EDT
ADK 및 MCP로 협업 멀티 에이전트 시스템 빌드
Earned 9월 8, 2026 EDT
Google Cloud를 통한 디지털 혁신
Earned 8월 31, 2026 EDT
AI 인프라: Cloud GPU
Earned 8월 7, 2025 EDT
AI 인프라: AI 하이퍼컴퓨터 소개
Earned 8월 7, 2025 EDT
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.
Google의 에이전트 개발 키트(ADK)와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 설계, 조정, 배포하는 방법을 알아봅니다. 여행 컨시어지 예시를 사용하여 커스텀 가드레일로 전문화된 에이전트 네트워크를 조정하는 방법을 알아봅니다. 이 과정을 마치면 강력하고 확장 가능한 AI 워크플로에 필요한 설계 패턴과 배포 전략을 이해하게 됩니다.
디지털 혁신은 현대 조직에 있어 중요한 여정이며, 의미 있는 혁신으로 나아가기 위해서는 가장 먼저 클라우드 컴퓨팅에 대한 강력한 기준을 수립해야 합니다. 'Google Cloud를 통한 디지털 혁신' 과정에서는 조직이 운영을 현대화하는 데 도움이 되는 핵심 기술과 전략적 프레임워크를 소개합니다. 이 과정에서는 기본적인 클라우드 개념, 글로벌 네트워크 인프라, 공동 책임 모델을 살펴보고 리더가 클라우드로의 전환을 자신 있게 이끌 수 있도록 지원합니다. Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
AI를 뒷받침하는 강력한 하드웨어가 궁금하신가요? 이 모듈에서는 성능 최적화된 AI 컴퓨터를 분석하고 그 중요성을 알려드립니다. CPU, GPU, TPU가 어떻게 AI 태스크를 초고속으로 처리하는지, 각각의 고유한 특징은 무엇인지, 그리고 AI 소프트웨어에서 이를 최대한 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 과정을 마치면 AI 프로젝트에 적합한 GPU를 선택하는 방법을 정확히 알게 되어 AI 워크로드를 처리할 때 현명한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.
AI 하이퍼컴퓨터를 시작할 준비가 되셨나요? 이 과정에서는 AI 하이퍼컴퓨터를 쉽게 시작할 수 있도록 도와드립니다. AI 하이퍼컴퓨터에 대한 기본사항을 다루고 AI 하이퍼컴퓨터가 AI의 AI 워크로드 처리에 어떤 도움을 주는지 살펴봅니다. GPU, TPU, CPU 등 하이퍼컴퓨터 내부의 다양한 구성요소와 니즈에 맞는 적절한 배포 방식을 선택하는 방법을 알아봅니다.