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Duleep Dissanayaka

회원 가입일: 2023

골드 리그

30325포인트
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 10월 23, 2025 EDT
Manage Kubernetes in Google Cloud Earned 10월 8, 2025 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 5월 18, 2025 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 Earned 5월 18, 2025 EDT
프로페셔널 머신러닝 엔지니어 학습 가이드 Earned 5월 14, 2025 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 5월 13, 2025 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 5월 13, 2025 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 5월 13, 2025 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 5월 12, 2025 EDT
어텐션 메커니즘 Earned 1월 28, 2025 EST
이미지 생성 소개 Earned 1월 27, 2025 EST
보안 엔지니어를 위한 Gemini Earned 1월 27, 2025 EST
엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini Earned 1월 27, 2025 EST
네트워크 엔지니어를 위한 Gemini Earned 1월 27, 2025 EST
클라우드 설계자를 위한 Gemini Earned 1월 26, 2025 EST
데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini Earned 1월 26, 2025 EST
The Arcade Trivia January 2025 Week 2 Earned 1월 20, 2025 EST
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 Earned 1월 19, 2025 EST
애플리케이션 개발자를 위한 Gemini Earned 1월 19, 2025 EST
DevOps 엔지니어를 위한 Gemini Earned 1월 19, 2025 EST
책임감 있는 AI 소개 Earned 1월 16, 2025 EST
Vertex AI의 프롬프트 설계 Earned 1월 16, 2025 EST
생성형 AI 소개 Earned 12월 10, 2023 EST
대규모 언어 모델 소개 Earned 11월 27, 2023 EST

중급 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 기술 배지 과정을 완료하여 Docker 컨테이너 이미지 구성 및 빌드, Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터 생성 및 관리, kubectl을 활용한 효율적인 클러스터 관리, 강력한 지속적 배포(CD) 관행으로 Kubernetes 애플리케이션 배포를 위한 기술을 갖추었음을 입증하세요.

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Complete the intermediate Manage Kubernetes in Google Cloud skill badge course to demonstrate skills in the following: managing deployments with kubectl, monitoring and debugging applications on Google Kubernetes Engine (GKE), and continuous delivery techniques.

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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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중급 Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 Terraform을 사용하는 코드형 인프라(IaC) 원칙, Terraform 구성으로 Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 관리, 효과적인 상태 관리(로컬 및 원격), 재사용성 및 구성을 위한 Terraform 코드 모듈화 등에 관한 기술을 입증하세요.

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이 과정은 학습자가 프로페셔널 머신러닝 엔지니어(PMLE) 자격증 시험을 준비하는 학습 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다. 학습자는 시험에서 다루는 분야의 범위를 살펴보고 자신의 시험 준비 상태를 평가한 다음 개별 학습 계획을 세웁니다.

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'생성형 AI 에이전트: 조직 혁신'은 생성형 AI 리더 학습 과정의 다섯 번째이자 마지막 과정입니다. 이 과정에서는 조직이 커스텀 생성형 AI 에이전트를 사용하여 어떻게 특정 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 살펴봅니다. 모델, 추론 루프, 도구와 같은 에이전트의 구성요소를 살펴보며 기본적인 생성형 AI 에이전트를 빌드하는 실무형 실습을 진행합니다.

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'생성형 AI 앱: 업무 혁신'은 생성형 AI 리더 학습 과정의 네 번째 과정입니다. 이 과정에서는 Workspace를 위한 Gemini, NotebookLM 등 Google의 생성형 AI 애플리케이션을 소개합니다. 그라운딩, 검색 증강 생성, 효과적인 프롬프트 작성, 자동화된 워크플로 구축 등의 개념을 안내합니다.

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'생성형 AI: 기본 개념 이해'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 생성형 AI의 기본 개념을 이해하기 위해 AI, ML, 생성형 AI의 차이점을 살펴보고 다양한 데이터 유형에서 생성형 AI로 어떻게 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지 알아봅니다. 파운데이션 모델의 제한사항과 책임감 있고 안전한 AI 개발 및 배포의 주요 과제를 해결할 수 있도록 Google Cloud 전략에 관한 인사이트도 제공합니다.

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'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.

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이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.

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이 과정에서는 최근 이미지 생성 분야에서 가능성을 보여준 머신러닝 모델 제품군인 확산 모델을 소개합니다. 확산 모델은 열역학을 비롯한 물리학에서 착안했습니다. 지난 몇 년 동안 확산 모델은 연구계와 업계 모두에서 주목을 받았습니다. 확산 모델은 Google Cloud의 다양한 최신 이미지 생성 모델과 도구를 뒷받침합니다. 이 과정에서는 확산 모델의 이론과 Vertex AI에서 이 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 소개합니다.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 도구인 Gemini가 클라우드 환경 및 리소스 보호에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Google Cloud의 환경에 예시 워크로드를 배포하고, Gemini를 이용해 잘못된 보안 구성을 확인 및 해결하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini가 클라우드 보안 상황을 어떻게 개선하는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 Google 제품 및 서비스를 사용해 애플리케이션을 개발, 테스트, 배포, 관리하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini의 도움을 받아 웹 애플리케이션을 개발 및 빌드하고, 애플리케이션의 오류를 수정하고, 테스트를 개발하고, 데이터를 쿼리하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 네트워크 엔지니어의 VPC 네트워크 생성, 업데이트, 유지보수에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 검색엔진에서 얻을 수 있는 결과보다 더 구체적인 네트워킹 작업 안내를 얻는 방법을 학습합니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 Google Cloud VPC 네트워크 작업이 얼마나 쉬워지는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 도우미인 Gemini가 관리자의 인프라 프로비저닝을 어떻게 도와주는지 알아봅니다. 인프라에 관해 설명하고, GKE 클러스터를 배포하고, 기존 인프라를 업데이트하도록 Gemini에 프롬프트를 입력하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한 실무형 실습을 통해 Gemini가 GKE 배포 워크플로를 어떻게 개선하는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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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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Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for January Week 2! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the January Trivia Week 2 badge!

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중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 방법을 배울 수 있습니다.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 공동작업 도구인 Gemini가 개발자의 애플리케이션 빌드에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 코드에 대한 설명을 얻고 Google Cloud 서비스를 추천받고 애플리케이션의 코드를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 애플리케이션 개발 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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이 과정에서는 엔지니어가 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini의 도움을 받아 인프라를 관리하는 방법을 알아봅니다. 애플리케이션 로그를 찾고 이해하며, GKE 클러스터를 생성하고, 빌드 환경을 만드는 방법을 조사하도록 Gemini에 프롬프트를 입력하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 DevOps 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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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.

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초급 Vertex AI의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Vertex AI 내 프롬프트 엔지니어링, 이미지 분석, 멀티모달 생성형 기술과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 효과적인 프롬프트를 만들고 생성형 AI 출력을 안내하며 실제 마케팅 분야 시나리오에 Gemini 모델을 적용하는 방법을 알아보세요.

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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.

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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.

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