Security Command Center: Identify and Prioritize Risks
Earned 10월 30, 2025 EDT
Security Command Center Fundamentals
Earned 10월 29, 2025 EDT
Model Armor: 안전한 AI 배포
Earned 10월 29, 2025 EDT
Google Threat Intelligence
Earned 10월 29, 2025 EDT
Security Command Center Enterprise 시작하기
Earned 10월 29, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PSOE Exam Prep
Earned 10월 29, 2025 EDT
Configure AI Applications to optimize search results
Earned 7월 31, 2025 EDT
Extend Gemini Enterprise Assistant Capabilities
Earned 7월 31, 2025 EDT
Create media search and media recommendations applications with AI Applications
Earned 7월 31, 2025 EDT
Gemini Enterprise로 더 신속하게 지식 교환
Earned 7월 31, 2025 EDT
Recommendations with AI Applications
Earned 7월 30, 2025 EDT
Introduction to NotebookLM
Earned 7월 30, 2025 EDT
Improve Vertex AI Search and Gemini Enterprise Search Results
Earned 7월 30, 2025 EDT
Vertex AI Search and Gemini Enterprise Analytics
Earned 7월 30, 2025 EDT
Vertex AI Search and Gemini Enterprise UI Configurations
Earned 7월 30, 2025 EDT
Create and maintain Vertex AI Search data stores
Earned 7월 30, 2025 EDT
Create Data Stores for Gen AI Applications
Earned 7월 29, 2025 EDT
Build search and recommendations applications with AI Applications
Earned 7월 29, 2025 EDT
Introduction to AI Applications
Earned 7월 29, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore
Earned 7월 29, 2025 EDT
Evaluate Gen AI model and agent performance
Earned 7월 29, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use
Earned 7월 29, 2025 EDT
Engineer Effective Prompts for Generative Models
Earned 7월 29, 2025 EDT
Explore Google's Gen AI Models
Earned 7월 29, 2025 EDT
Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service
Earned 7월 29, 2025 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 7월 29, 2025 EDT
Edit images with Imagen
Earned 7월 29, 2025 EDT
Generate and Edit Media in Vertex AI
Earned 7월 28, 2025 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models
Earned 7월 28, 2025 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models
Earned 7월 28, 2025 EDT
Improve Performance by Fine-Tuning Foundation Models
Earned 7월 28, 2025 EDT
Implement Hybrid Search
Earned 7월 28, 2025 EDT
Implement RAG with Vertex AI
Earned 7월 28, 2025 EDT
BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기
Earned 7월 18, 2025 EDT
Empower Gen AI apps with tool use
Earned 7월 17, 2025 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신
Earned 5월 14, 2025 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신
Earned 5월 14, 2025 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기
Earned 5월 14, 2025 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해
Earned 5월 14, 2025 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
Earned 5월 14, 2025 EDT
Cloud Hero IAM & Security Skills
Earned 10월 12, 2023 EDT
Cloud Hero Infra Skills
Earned 10월 4, 2023 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 10월 4, 2023 EDT
Vertex AI Studio 소개
Earned 6월 14, 2023 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기
Earned 6월 12, 2023 EDT
인코더-디코더 아키텍처
Earned 6월 12, 2023 EDT
이미지 생성 소개
Earned 6월 12, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어
Earned 6월 12, 2023 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델
Earned 6월 12, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 6월 12, 2023 EDT
어텐션 메커니즘
Earned 5월 23, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 5월 23, 2023 EDT
생성형 AI 입문자 - Vertex AI
Earned 5월 23, 2023 EDT
생성형 AI 소개
Earned 5월 23, 2023 EDT
Techcon 2023 Platform Game
Earned 5월 17, 2023 EDT
GCC Technical Specialty Learning Packs - Industry - Financial Services & Insurance
Earned 2월 13, 2023 EST
[Accelerate 2022]: TechCon Lab Bash 2022
Earned 1월 14, 2022 EST
Cloud Hero: Data Management
Earned 2월 17, 2021 EST
Chrome Enterprise Premium 보안으로 클라우드 트래픽 보호 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Chrome Enterprise Premium을 활용하여 중요한 앱 및 서비스에 대한 보안 액세스를 제공하고, 최신 제로 트러스트 플랫폼으로 보안 상황을 개선하고, ID 및 컨텍스트 인식 액세스 제어를 사용하여 리소스에 대한 액세스를 안전하게 제공하고, 클라이언트 커넥터를 사용하여 하이브리드 클라우드 워크로드를 지원하는 방법을 알아봅니다.
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This course was designed to give learners a comprehensive understanding of Google Workspace core services. Learners will explore enabling, disabling, and configuring settings for these services, including Gmail, Calendar, Drive, Meet, Chat, and Docs. Next, they'll learn how to deploy and manage Gemini to empower their users. Finally, learners will examine use cases for AppSheet and Apps Script to automate tasks and extend the functionality of Google Workspace applications.
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This course was designed to provide an understanding of user and resource management in Google Workspace. Learners will explore the configuration of organizational units to align with their organization's needs. Additionally, learners will discover how to manage various types of Google Groups. They will also develop expertise in managing domain settings within Google Workspace. Finally, learners will master the optimization and structuring of resources within their Google Workspace environment.
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Preparing Google Cloud technical staff to become accredited champions
in Google Cloud Security (Platform Security & Compliance) through learning, preparation, and practice.
Required Activities for Course Completion :
Module 5: Mitigate Threats and Vulnerabilities with Security Command Center: Challenge Lab
Learning Objectives :
Secure Google Kubernetes Engine (GKE) and Workloads: Learn best practices for deploying, hardening, and securing GKE clusters, including role-based access control, network policies, and container security.
Manage Identity and Access: Understand and utilize Cloud Identity, IAM roles, policies, and best practices to control access to Google Cloud resources.
Configure Secure Networks: Learn to implement virtual private clouds (VPCs), firewall rules, load balancing, and network peering for secure communication and isolation.
Detect and Mitigate Threats: Utilize Security Command Center to proactively identify vulnerabilities, de…
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This course equips learners with the information they need to deploy reCAPTCHA in their websites, mobile applications, and web application firewalls (WAF). The course covers roles and permissions needed to integrate various reCAPTCHA features such as keys, assessments, and IP address allowlists, as well as the steps involved in preparing their cloud environment for reCAPTCHA integration. Learners will then have the opportunity to integrate reCAPTCHA into a cloud security architecture with Cloud Armor Bot Management.
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Take the next steps in working with the Chronicle Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on cusotmization and tuning.
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This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.
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중급 Security Command Center로 위협과 취약점 완화하기 기술 배지 과정을 완료하여 환경 위협을 예방 및 관리하고, 애플리케이션 취약점을 식별 및 완화하며, 보안 이상에 대응하는 기술 역량을 입증하세요.
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In the context of a real-world use case, learn how to use Security Command Center’s virtual red teaming feature to identify risks. Then, learn how attack exposure scores help you prioritize issues and how risk reports keep stakeholders in the loop.
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Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.
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이 과정에서는 Model Armor의 필수 보안 기능을 검토하고 서비스를 사용할 수 있도록 준비합니다. LLM과 관련된 보안 위험과 Model Armor가 AI 애플리케이션을 보호하는 방법을 알아봅니다.
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위협에 대한 탁월한 가시성을 제공하는 Google Threat Intelligence를 통해 전 세계 보안팀은 상세한 위협 인텔리전스를 적시에 확인할 수 있습니다. 이 과정에서는 Google Threat Intelligence의 다양한 기능과 조직에서 위협을 선제적으로 완화하기 위해 이 제품을 사용하는 일반적인 방법을 다룹니다.
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이 과정에서는 Google Cloud Security Command Center(SCC) Enterprise에 대한 포괄적인 개요를 다룹니다. SCC Enterprise는 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼(CNAPP) 솔루션으로 조직이 Google Cloud 서비스에서 위협을 예방하고 감지하고 대응하도록 지원합니다.
향상된 위협 감지, 심층적인 취약점 관리, 통합 케이스 관리 등 핵심 SCC Enterprise 기능에 대해 알아봅니다.
위협 관리 및 취약점 평가의 기본적인 개념을 설명하고 실용적인 데모를 통해 SCC Enterprise를 사용하여 멀티 클라우드 환경의 보안 위험을 식별, 조사, 해결하는 방법을 보여줍니다.
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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Security Operations Engineer certification exam.
You'll review NotebookLM features, create a notebook in NotebookLM, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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Complete the Configure AI Applications to optimize search results skill badge to demonstrate your proficiency in configuring search results from AI Applications. You will be tasked with implementing search serving controls to boost and bury results, filter entries from search results and display metadata in your search interface.
Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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Complete the Extend Gemini Enterprise Assistant Capabilities skill badge to demonstrate your ability to extend Gemini Enterprise assistant's capabilities with actions, grounding with Google Search, and a conversational agent.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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Complete the Create media search and media recommendations applications with AI Applications skill badge to demonstrate your ability to create, configure, and access media search and recommendations applications using AI Applications.
Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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직원들이 검색창 하나로 문서 스토리지, 이메일, 채팅, 티켓 시스템, 기타 데이터 소스에서 특정 정보를 찾을 수 있도록 설계된 강력한 도구인 Gemini Enterprise에는 Google의 전문적인 검색 및 AI 기술이 통합되어 있습니다. 또한 Gemini Enterprise 어시스턴트를 사용하면 브레인스토밍 및 조사는 물론 문서 개요를 작성하고 캘린더 일정에 동료를 초대하는 등의 작업에 도움이 되므로 직원들이 지식 관련 작업과 모든 종류의 협업을 빠르게 진행할 수 있습니다.
(Gemini Enterprise의 이전 명칭은 Google Agentspace였으며, 이 과정에서 이전 제품 이름이 언급될 수 있습니다.)
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Do you want to keep your users engaged by suggesting content they'll love?
This course equips you with the skills to build a cutting-edge recommendations app using your own data with no prior machine learning knowledge. You learn to leverage AI Applications to build recommendation applications so that audiences can discover more personalized content, like what to watch or read next, with Google-quality results customized using optimization objectives.
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NotebookLM is an AI-powered collaborator that helps you do your best thinking. After uploading your documents, NotebookLM becomes an instant expert in those sources so you can read, take notes, and collaborate with it to refine and organize your ideas.
NotebookLM Pro gives you everything already included with NotebookLM, as well as higher utilization limits, access to premium features, and additional sharing options and analytics.
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If you've worked with data, you know that some data is more reliable than other data.
In this course, you'll learn a variety of techniques to present the most reliable or useful results to your users. Create serving controls to boost or bury search results. Rank search results to ensure that each query is answered by the most relevant data. If needed, tune your search engine. Learn to measure search results to ensure your search applications deliver the best possible results to each user.
(Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)
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AI Applications provides built-in analytics for your Vertex AI Search and Gemini Enterprise apps. Learn what metrics are tracked and how to view them in this course.
(Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)
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Initial deployment of Vertex AI Search and Gemini Enterprise apps takes only a few clicks, but getting the configurations right can elevate a deployment from a basic off-the-shelf app to an excellent custom search or recommendations experience.
In this course, you'll learn more about the many ways you can customize and improve search, recommendations, and Gemini Enterprise apps.
(Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)
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Complete the Create and maintain Vertex AI Search data stores skill badge to demonstrate your proficiency in building various types of data stores used in Vertex AI Search applications.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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Data stores represent a simple way to make content available to many types of generative AI applications, including search applications, recommendations engines, Gemini Enterprise apps, Agent Development Kit agents, and apps built with Google Gen AI or LangChain SDKs. Connect data from many sources include Cloud Storage, Google Drive, chat apps, mail apps, ticketing systems, third-party file storage providers, Salesforce, and many more.
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Complete the Build search and recommendations AI Applications skill badge to demonstrate your proficiency in deploying search and recommendation applications through AI Applications. Additionally, emphasis is placed on constructing a tailored Q&A system utilizing data stores.
Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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This course introduces AI Applications. You will learn about the types of apps that you can create using AI Applications, the high-level steps that its data stores automate for you, and what advanced features can be enabled for Search apps.
(Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)
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This lab tests your ability to develop a real-world Generative AI Q&A solution using a RAG framework. You will use Firestore as a vector database and deploy a Flask app as a user interface to query a food safety knowledge base.
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Complete the Evaluate Gen AI model and agent performance skill badge to demonstrate your ability to use the Gen AI evaluation service. You will evaluate models to select the best model for a given task, compare models against each other and evaluate the performance of agents.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
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Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"
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Learn a variety of strategies and techniques to engineer effective prompts for generative models
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Learn how to leverage Gemini multimodal capabilities to process and generate text, images, and audio and to integrate Gemini through APIs to perform tasks such as content creation and summarization.
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Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.
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이 과정은 머신러닝 실무자에게 생성형 AI 모델과 예측형 AI 모델을 평가하는 데 필요한 도구, 기술, 권장사항을 제공합니다. 모델 평가는 프로덕션 단계의 ML 시스템이 안정적이고 정확하고 성능이 우수한 결과를 제공할 수 있게 하는 중요한 분야입니다.
강의 참가자는 다양한 평가 측정항목, 방법, 각각 다른 모델 유형과 작업에 적합한 애플리케이션에 대해 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 이 과정에서는 생성형 AI 모델의 고유한 문제를 강조하고 이를 효과적으로 해결하기 위한 전략을 소개합니다. 강의 참가자는 Google Cloud의 Vertex AI Platform을 활용해 모델 선택, 최적화, 지속적인 모니터링을 위한 견고한 평가 프로세스를 구현하는 방법을 알아볼 수 있습니다.
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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts.
A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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This course dives into the world of media creation in Vertex AI using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.
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In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.
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Model Garden is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.
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Model tuning is an effective way to customize large models to your tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. Model tuning provides benefits such as higher quality results for your specific tasks and increased model robustness. You learn some of the tuning options available in Vertex AI and when to use them.
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Learn how to create Hybrid Search applications using Vertex AI Vertex Search to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.
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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Vertex AI APIs, vector stores, and the LangChain framework.
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이 과정에서는 AI 할루시네이션을 완화하는 BigQuery의 검색 증강 생성(RAG) 솔루션을 살펴봅니다. 임베딩 만들기, 벡터 공간 검색, 개선된 응답 생성을 포함한 RAG 워크플로를 소개합니다. 또한 이 과정은 이러한 단계의 배경이 되는 개념을 설명하고 BigQuery를 통한 실질적인 구현 과정을 살펴봅니다. 이 과정을 마친 학습자는 BigQuery와 Gemini 및 임베딩 모델 같은 생성형 AI 모델을 사용하여 자신의 AI 할루시네이션 사용 사례를 해결하는 RAG 파이프라인을 빌드할 수 있게 됩니다.
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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.
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생성형 AI 에이전트: 조직 혁신'은 Gen AI Leader 학습 과정의 다섯 번째이자 마지막 과정입니다. 이 과정에서는 조직이 어떻게 커스텀 생성형 AI 에이전트를 사용해 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: 환경 살펴보기'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 세 번째 과정입니다. 생성형 AI는 업무 방식을 비롯해 주변 세계와 상호작용하는 방식에 변화를 일으키고 있습니다. 리더로서 생성형 AI를 활용하여 실질적인 비즈니스 성과를 얻으려면 어떻게 해야 할까요? 이 과정에서는 생성형 AI 솔루션 빌드의 다양한 계층, Google Cloud 제품, 솔루션을 선택할 때 고려해야 할 요소를 살펴봅니다.
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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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Get hands-on practice with Google Cloud! You will compete with your peers to see who can finish this game with the most points. Speed and accuracy will be used to calculate your scores — earn points by completing the labs accurately and bonus points for speed! Be sure to click “End” where you’re done with each lab to be rewarded your points.
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Get hands-on practice with Google Cloud! You will compete with your peers to see who can finish this game with the most points. Speed and accuracy will be used to calculate your scores — earn points by completing the labs accurately and bonus points for speed! Be sure to click “End” where you’re done with each lab to be rewarded your points.
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기업에서 인공지능과 머신러닝의 사용이 계속 증가함에 따라 책임감 있는 빌드의 중요성도 커지고 있습니다. 대부분의 기업은 책임감 있는 AI를 실천하기가 말처럼 쉽지 않습니다. 조직에서 책임감 있는 AI를 운영하는 방법에 관심이 있다면 이 과정이 도움이 될 것입니다.
이 과정에서 책임감 있는 AI를 위해 현재 Google Cloud가 기울이고 있는 노력, 권장사항, Google Cloud가 얻은 교훈을 알아보면 책임감 있는 AI 접근 방식을 구축하기 위한 프레임워크를 수립할 수 있을 것입니다.
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이 과정에서는 생성형 AI 모델과 상호작용하고 비즈니스 아이디어의 프로토타입을 제작하여 프로덕션으로 출시할 수 있는 도구인 Vertex AI Studio를 소개합니다. 몰입감 있는 사용 사례, 흥미로운 강의, 실무형 실습을 통해 프롬프트부터 프로덕션에 이르는 수명 주기를 살펴보고 Vertex AI Studio를 Gemini 멀티모달 애플리케이션, 프롬프트 설계, 프롬프트 엔지니어링, 모델 조정에 활용하는 방법을 알아봅니다. 이 과정의 목표는 Vertex AI Studio로 프로젝트에서 생성형 AI의 잠재력을 활용하는 것입니다.
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이 과정에서는 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 인코더 및 디코더와 모델 학습 및 평가 방법 등 이미지 캡션 모델의 다양한 구성요소에 대해 알아봅니다. 이 과정을 마치면 자체 이미지 캡션 모델을 만들고 이를 사용해 이미지의 설명을 생성할 수 있게 됩니다.
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이 과정은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다. 인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소와 이러한 모델의 학습 및 서빙 방법에 대해 알아봅니다. 해당하는 실습 둘러보기에서는 TensorFlow에서 시를 짓는 인코더-디코더 아키텍처를 처음부터 간단하게 구현하는 코딩을 해봅니다.
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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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Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models, Introduction to Responsible AI 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 최종 퀴즈를 풀어보고 생성형 AI의 기본 개념을 제대로 이해했는지 확인해 보세요.
기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 지식을 숙지한 사람에게 Google Cloud에서 발급하는 디지털 배지입니다. 프로필을 공개하고 기술 배지를 소셜 미디어 프로필에 추가하여 공유하세요.
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이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.
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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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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 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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생성형 AI 입문자 - Vertex AI 과정은 Google Cloud에서 생성형 AI를 사용하는 방법에 대한 실습으로 이루어져 있습니다. 실습을 통해 다음을 알아봅니다. text-bison, chat-bison, textembedding-gecko을 포함한 Vertex AI PaLM API 제품군에서 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다. 프롬프트 설계, 권장사항에 대해 배우고 아이디어 구상, 텍스트 분류, 텍스트 추출, 텍스트 요약 등에 이를 사용하는 방법도 학습합니다. 또한 Vertex AI 커스텀 학습으로 파운데이션 모델을 학습시켜 모델을 조정하는 방법과 Vertex AI 엔드포인트에 배포하는 방법도 알아봅니다.
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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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Welcome to the TechCon 2023 Platform Game!!
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Preparing Google Cloud technical staff to become accredited champions in architecting, deploying, and troubleshooting Financial Services Industry solutions on Google Cloud through learning, preparation, and practice.
You can find all of our technical learning packs on go/techlearningpacks and industry learning packs on go/industrylearningpacks. Brought to you by the CLS Tech Specialization Team (gcc-enablement-tech@). Share your request/feedback on go/learningpacks-feedback!
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Welcome to the TechCon Lab Bash 2022 hands-on lab event! Below, you are presented with a series of labs ranging from Level 100 to Level 400. Level 100 labs are video walkthroughs of the lab content. Level 200 labs are traditional Learning Labs which provide you with step-by-step instructions. Level 300 are Challenge Labs which provide you with limited instructions and a hands-on technical scenario to solve. Level 400 are break/fix labs where you must identify the issues in the environment and resolve them.
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One petabyte of data is equal to 2^50 bytes, 1024 terabytes or a million gigabytes. When it comes to data, learn how to take advantage of Google Cloud's size and scale to make your data management life easier. Put GCP to the test and explore key solutions to common use cases and gain hands-on experience with IoT data at scale, ETL processing and more, plus score points and compete with other players in today's game.
Chrome Enterprise Premium 보안으로 클라우드 트래픽 보호
Earned 11월 25, 2025 EST
Google Workspace Core Services
Earned 11월 24, 2025 EST
Google Workspace User and Resource Management
Earned 11월 19, 2025 EST
GCC Tech Learning Packs - Security - Platform Security & Compliance
Earned 11월 4, 2025 EST
Introduction to reCAPTCHA
Earned 11월 4, 2025 EST
Google Security Operations - Deep Dive
Earned 10월 30, 2025 EDT
Google Security Operations - Fundamentals
Earned 10월 30, 2025 EDT
Security Command Center로 위협과 취약점 완화하기
Earned 10월 30, 2025 EDT
Security Command Center: Identify and Prioritize Risks
Earned 10월 30, 2025 EDT
Security Command Center Fundamentals
Earned 10월 29, 2025 EDT
Model Armor: 안전한 AI 배포
Earned 10월 29, 2025 EDT
Google Threat Intelligence
Earned 10월 29, 2025 EDT
Security Command Center Enterprise 시작하기
Earned 10월 29, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PSOE Exam Prep
Earned 10월 29, 2025 EDT
Configure AI Applications to optimize search results
Earned 7월 31, 2025 EDT
Extend Gemini Enterprise Assistant Capabilities
Earned 7월 31, 2025 EDT
Create media search and media recommendations applications with AI Applications
Earned 7월 31, 2025 EDT
Gemini Enterprise로 더 신속하게 지식 교환
Earned 7월 31, 2025 EDT
Recommendations with AI Applications
Earned 7월 30, 2025 EDT
Introduction to NotebookLM
Earned 7월 30, 2025 EDT
Improve Vertex AI Search and Gemini Enterprise Search Results
Earned 7월 30, 2025 EDT
Vertex AI Search and Gemini Enterprise Analytics
Earned 7월 30, 2025 EDT
Vertex AI Search and Gemini Enterprise UI Configurations
Earned 7월 30, 2025 EDT
Create and maintain Vertex AI Search data stores
Earned 7월 30, 2025 EDT
Create Data Stores for Gen AI Applications
Earned 7월 29, 2025 EDT
Build search and recommendations applications with AI Applications
Earned 7월 29, 2025 EDT
Introduction to AI Applications
Earned 7월 29, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore
Earned 7월 29, 2025 EDT
Evaluate Gen AI model and agent performance
Earned 7월 29, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use
Earned 7월 29, 2025 EDT
Engineer Effective Prompts for Generative Models
Earned 7월 29, 2025 EDT
Explore Google's Gen AI Models
Earned 7월 29, 2025 EDT
Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service
Earned 7월 29, 2025 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 7월 29, 2025 EDT
Edit images with Imagen
Earned 7월 29, 2025 EDT
Generate and Edit Media in Vertex AI
Earned 7월 28, 2025 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models
Earned 7월 28, 2025 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models
Earned 7월 28, 2025 EDT
Improve Performance by Fine-Tuning Foundation Models
Earned 7월 28, 2025 EDT
Implement Hybrid Search
Earned 7월 28, 2025 EDT
Implement RAG with Vertex AI
Earned 7월 28, 2025 EDT
BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기
Earned 7월 18, 2025 EDT
Empower Gen AI apps with tool use
Earned 7월 17, 2025 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신
Earned 5월 14, 2025 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신
Earned 5월 14, 2025 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기
Earned 5월 14, 2025 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해
Earned 5월 14, 2025 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
Earned 5월 14, 2025 EDT
Cloud Hero IAM & Security Skills
Earned 10월 12, 2023 EDT
Cloud Hero Infra Skills
Earned 10월 4, 2023 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 10월 4, 2023 EDT
Vertex AI Studio 소개
Earned 6월 14, 2023 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기
Earned 6월 12, 2023 EDT
인코더-디코더 아키텍처
Earned 6월 12, 2023 EDT
이미지 생성 소개
Earned 6월 12, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어
Earned 6월 12, 2023 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델
Earned 6월 12, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 6월 12, 2023 EDT
어텐션 메커니즘
Earned 5월 23, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 5월 23, 2023 EDT
생성형 AI 입문자 - Vertex AI
Earned 5월 23, 2023 EDT
생성형 AI 소개
Earned 5월 23, 2023 EDT
Techcon 2023 Platform Game
Earned 5월 17, 2023 EDT
GCC Technical Specialty Learning Packs - Industry - Financial Services & Insurance
Earned 2월 13, 2023 EST
[Accelerate 2022]: TechCon Lab Bash 2022
Earned 1월 14, 2022 EST
Cloud Hero: Data Management
Earned 2월 17, 2021 EST