Fiizyk MJ
회원 가입일: 2023
다이아몬드 리그
127385포인트
Cloud Next Generation Firewall 요구사항 계획
Earned 9월 22, 2026 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 9월 16, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
Earned 9월 16, 2026 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
Earned 9월 16, 2026 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기
Earned 9월 16, 2026 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드
Earned 9월 16, 2026 EDT
Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅
Earned 9월 9, 2026 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 9월 9, 2026 EDT
Google Cloud Managed Service for Prometheus 환경 모니터링
Earned 9월 8, 2026 EDT
Cloud Assist 조사를 활용하여 AI를 통해 문제 해결하기
Earned 9월 8, 2026 EDT
Google Cloud의 모니터링 가능성
Earned 9월 7, 2026 EDT
Google Workspace Studio의 Gemini
Earned 9월 7, 2026 EDT
Enterprise 에이전트 및 사용 사례
Earned 9월 3, 2026 EDT
나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기
Earned 9월 3, 2026 EDT
Google Vids의 Gemini
Earned 9월 3, 2026 EDT
에이전트 기초
Earned 9월 3, 2026 EDT
AI 에이전트 소개
Earned 9월 3, 2026 EDT
Gemini 앱 소개
Earned 9월 3, 2026 EDT
Cloud Run으로 AI 모델 배포 및 확장하기
Earned 9월 3, 2026 EDT
Orchestrate Workflows with the Data Agent Kit
Earned 8월 28, 2026 EDT
도구로 에이전트 기능 추가
Earned 8월 28, 2026 EDT
에이전트 전략: 발견, 설계, 프로토타입 제작
Earned 8월 28, 2026 EDT
에이전트 동작 최적화
Earned 8월 27, 2026 EDT
Build Agent Skills with Google
Earned 8월 26, 2026 EDT
에이전트 메모리 및 상태 관리
Earned 8월 26, 2026 EDT
Google Antigravity로 시작하기: AI로 동영상 게임 빌드하기
Earned 8월 26, 2026 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing
Earned 8월 19, 2026 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기
Earned 7월 10, 2026 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 운영
Earned 7월 10, 2026 EDT
Security Command Center: Vulnerabilities and Misconfigurations
Earned 7월 10, 2026 EDT
Google Threat Intelligence
Earned 7월 10, 2026 EDT
Introduction to Google Security Operations (SIEM)
Earned 7월 10, 2026 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PSOE 시험 대비
Earned 7월 9, 2026 EDT
Security Command Center: Identify and Prioritize Risks
Earned 7월 9, 2026 EDT
Google Workspace 문제 해결
Earned 7월 9, 2026 EDT
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기
Earned 7월 9, 2026 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCD 시험 대비
Earned 6월 24, 2026 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 파이프라인 개발
Earned 6월 3, 2026 EDT
Model Armor: 안전한 AI 배포
Earned 12월 19, 2025 EST
AI 보안 소개
Earned 12월 19, 2025 EST
Introduction Google Security Operations (SOAR)
Earned 12월 18, 2025 EST
Google Security Operations - SOAR Analyst
Earned 12월 17, 2025 EST
[DEPRECATED] Google Security Operations - SOAR Developer
Earned 12월 16, 2025 EST
Google Cloud의 데이터 분석 입문
Earned 12월 16, 2025 EST
정리: Cloud 데이터 분석가 업무 준비
Earned 12월 16, 2025 EST
AI Boost Bites: 나만의 레트로 아케이드 게임 만들기
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: '바이브 DJ'가 되어 보세요
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: 나만의 완벽한 대학 스카우팅 보고서 작성하기
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: 클릭 한 번으로 캠페인 시각 자료 만들기
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: 아이디어 스케치에서 실제 작동하는 앱으로
Earned 12월 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: 나만의 피드백 에이전트
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini를 사용한 프레젠테이션 스크립트
Earned 12월 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks
Earned 12월 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research
Earned 12월 11, 2025 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews
Earned 12월 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM
Earned 12월 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps
Earned 12월 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: 이메일 콘텐츠 제작
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: 몇 초 만에 문서 만들기
Earned 12월 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: AI로 간편하게 이메일 정리
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini 슬라이드 요약
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini 및 Apps Script로 작업 자동화하기
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: 전략의 허점 찾기
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: 맞춤 프롬프트를 사용한 맞춤설정
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Google Workspace로 전문가처럼 프롬프트 작성하기
Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini로 간편하게 콘텐츠 생성하기
Earned 12월 11, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge
Earned 6월 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini 이미지-시트 변환 팁
Earned 6월 16, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM
Earned 6월 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: 노 코드 시트 및 스크립트
Earned 6월 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems를 사용한 경영진 보고용 요약
Earned 6월 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Docs 및 Drive의 Gemini를 사용한 요약
Earned 6월 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: AI로 경영진의 메시지 효과적으로 전달하기
Earned 6월 16, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned 6월 16, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems - 최고의 마케팅 파트너
Earned 6월 16, 2025 EDT
Security Command Center Fundamentals
Earned 6월 16, 2025 EDT
BigQuery에서 Gemini 모델 사용하기
Earned 6월 12, 2025 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신
Earned 4월 14, 2025 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신
Earned 4월 14, 2025 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기
Earned 4월 14, 2025 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해
Earned 4월 14, 2025 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
Earned 4월 14, 2025 EDT
BigQuery로 임베딩, 벡터 검색, RAG 만들기
Earned 3월 11, 2025 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비
Earned 1월 7, 2025 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 개인 정보 보호 및 안전
Earned 1월 7, 2025 EST
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
Earned 1월 3, 2025 EST
[DEPRECATED] Agent Summarization (Custom)
Earned 12월 4, 2024 EST
Introduction to Security in the World of AI
Earned 12월 3, 2024 EST
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX
Earned 11월 15, 2024 EST
[DEPRECATED] 엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini
Earned 10월 31, 2024 EDT
[DEPRECATED] 네트워크 엔지니어를 위한 Gemini
Earned 10월 31, 2024 EDT
[DEPRECATED] DevOps 엔지니어를 위한 Gemini
Earned 10월 31, 2024 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCSE 시험 대비
Earned 9월 26, 2024 EDT
[DEPRECATED] 보안 엔지니어를 위한 Gemini
Earned 9월 26, 2024 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCA 시험 대비
Earned 9월 21, 2024 EDT
Google Security Operations - Deep Dive
Earned 9월 20, 2024 EDT
[Deprecated]Google Security Operations - Fundamentals
Earned 9월 19, 2024 EDT
[DEPRECATED] 클라우드 설계자를 위한 Gemini
Earned 9월 19, 2024 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 기초
Earned 9월 19, 2024 EDT
Google Drive의 Gemini
Earned 9월 17, 2024 EDT
Google Slides의 Gemini
Earned 9월 17, 2024 EDT
Google Meet의 Gemini
Earned 9월 17, 2024 EDT
Google Sheets의 Gemini
Earned 9월 17, 2024 EDT
Google Docs의 Gemini
Earned 9월 17, 2024 EDT
Gmail의 Gemini
Earned 9월 17, 2024 EDT
Gemini 기반 Google Workspace: AI 워크플로의 기반
Earned 9월 17, 2024 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 해석 가능성 및 투명성
Earned 9월 16, 2024 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 9월 16, 2024 EDT
벡터 검색 및 임베딩
Earned 9월 12, 2024 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향
Earned 9월 11, 2024 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델
Earned 9월 11, 2024 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 9월 11, 2024 EDT
Vertex AI Studio 소개
Earned 9월 11, 2024 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기
Earned 9월 11, 2024 EDT
인코더-디코더 아키텍처
Earned 9월 11, 2024 EDT
어텐션 메커니즘
Earned 9월 11, 2024 EDT
이미지 생성 소개
Earned 9월 11, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job
Earned 9월 11, 2024 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
Earned 9월 8, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud
Earned 9월 8, 2024 EDT
Change Management for Google Workspace
Earned 9월 5, 2024 EDT
Google Workspace 데이터 거버넌스
Earned 9월 3, 2024 EDT
Google Workspace 보안
Earned 9월 2, 2024 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계
Earned 8월 21, 2024 EDT
Google Workspace 핵심 서비스
Earned 8월 20, 2024 EDT
Google Workspace 사용자 및 리소스 관리
Earned 8월 20, 2024 EDT
DEPRECATED Planning for a Google Workspace Deployment
Earned 3월 28, 2024 EDT
Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey
Earned 3월 28, 2024 EDT
Apigee API Platform을 사용한 API 설계 및 기초
Earned 2월 6, 2024 EST
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 2월 5, 2024 EST
Managing Cloud Infrastructure with Terraform
Earned 2월 1, 2024 EST
Google Cloud에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 빌드하기
Earned 2월 1, 2024 EST
Getting Started With Application Development
Earned 1월 31, 2024 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비
Earned 1월 29, 2024 EST
신뢰할 수 있는 Google Cloud 인프라: 설계 및 프로세스
Earned 1월 28, 2024 EST
Google Cloud에서 Terraform 시작하기
Earned 1월 28, 2024 EST
Google Cloud를 통한 신뢰 및 보안
Earned 1월 25, 2024 EST
Google Cloud 운영으로 확장하기
Earned 1월 25, 2024 EST
Google Cloud로 인프라 및 애플리케이션 현대화
Earned 1월 25, 2024 EST
Google Cloud 인공지능으로 혁신하기
Earned 1월 24, 2024 EST
Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기
Earned 1월 24, 2024 EST
Google Cloud 비용 최적화
Earned 1월 24, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어
Earned 1월 23, 2024 EST
Google Cloud를 통한 디지털 혁신
Earned 1월 22, 2024 EST
Google SRE 문화 개발
Earned 1월 22, 2024 EST
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 1월 22, 2024 EST
Enterprise Search on Generative AI App Builder
Earned 1월 18, 2024 EST
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개
Earned 10월 20, 2023 EDT
Google Cloud 데이터 분석 필수 사항
Earned 10월 11, 2023 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 8월 31, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어
Earned 8월 30, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 8월 28, 2023 EDT
생성형 AI 소개
Earned 8월 28, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 8월 28, 2023 EDT
주요 자산과 이에 따른 규정 준수 요건을 파악합니다.
자세히 알아보기
초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
자세히 알아보기
Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경 지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다.
일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다.
다음 순서대로 과정을 완료해야 합니다.
1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
4. Google 클라우드 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
이 세 번째 과정에서는 클라우드 자동화 및 관리 도구와 안전한 네트워크 구축에 대해 다룹니다.
자세히 알아보기
Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다.
일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다.
과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다.
1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
자세히 알아보기
초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Managed Service for Apache Spark에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
자세히 알아보기
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 빌드, 확장, 보호하는 데 필요한 다양한 네트워킹 관련 리소스에 대해 배울 수 있습니다.
자세히 알아보기
초급 Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅 기술 배지를 획득하여 Compute Engine에서 가상 머신 모니터링, Cloud Monitoring을 활용한 다중 프로젝트 감독, Cloud Functions로 모니터링 및 로깅 기능 확장, 커스텀 애플리케이션 측정항목 생성 및 전송, 커스텀 측정항목을 기반으로 Cloud Monitoring 알림 구성 등의 기술을 입증하세요.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
Google Cloud Managed Service for Prometheus 환경 모니터링 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud Managed Service for Prometheus를 사용한 Kubernetes 모니터링에 관해 알아봅니다.
자세히 알아보기
Gemini Cloud Assist 조사는 Google Cloud 환경에서 반복적인 문제 해결을 지원하는 AI 기반 도구로, 사용자가 Google Cloud 서비스를 사용할 때 발생할 수 있는 일반적인 문제를 해결하고 문제의 근본 원인을 찾도록 돕는 것을 목표로 합니다.
이 과정은 DevOps, SRE, 플랫폼 엔지니어에게 Google Cloud 서비스의 문제 해결을 간소화하기 위해 Gemini Cloud Assist 조사를 효과적으로 사용하는 데 필요한 기술을 제공합니다. 이 학습 과정은 Gemini Cloud Assist 조사에 대한 기초 지식에 중점을 두고, Google Cloud 사용자의 문제 해결 시간을 단축하고 전반적인 운영 효율성을 향상하는 것을 목표로 합니다.
자세히 알아보기
2부로 구성된 과정의 두 번째 순서인 'Google Cloud의 모니터링 가능성'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정을 수강하기 전에 1부인 Google Cloud의 로깅 및 모니터링을 먼저 완료하는 것이 좋습니다.
이번 과정에서는 Error Reporting, Cloud Trace, Cloud Profiler를 포함한 애플리케이션 성능 관리 도구에 대해 알아봅니다.
자세히 알아보기
이 과정은 Google Workspace 사용자가 여러 애플리케이션 간 작업을 효율적으로 자동화하여 생산성을 크게 높이고 일상 업무를 간소화할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 학습자는 Google Workspace Studio에서 자동화를 설계 및 구성하고 단계를 맞춤설정하는 실용적인 기술을 습득하게 됩니다.
자세히 알아보기
AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 살펴보세요. 에이전트 유형을 KPI에 매핑하고 실제 병목 현상을 해결하는 사용 사례를 알아봅니다. Gemini Enterprise로 어떻게 노 코드 솔루션부터 하이 코드 솔루션에 이르기까지 적절한 에이전트를 빌드하고 조정할 수 있는지에 대해서도 다룹니다.
자세히 알아보기
첫 번째 Gemini Enterprise 애플리케이션을 만들어 기술 배지를 획득하세요. 다양한 데이터 소스를 애플리케이션에 연결하여 강력한 통합 검색 및 분석 엔진을 빌드하세요. Deep Research 에이전트, 멀티 에이전트 아이디어 구상, 집중 분석을 위한 NotebookLM과 같은 고급 기능을 익힐 수 있습니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Workspace의 AI 기반 제작 도구인 Google Vids를 소개합니다. Google Vids를 사용하면 편집 경험이 없어도 원본 문서를 전문적이고 매력적인 동영상으로 변환할 수 있습니다. 템플릿과 자동화 도구를 사용해 빠르게 초안을 생성하는 방법과 스크립트 기반 편집, 동적 시각 효과, 맞춤 음악을 통해 콘텐츠를 맞춤설정하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 AI 아바타와 내레이션을 통합하여 다양한 비즈니스 사용 사례에서 프레젠테이션을 원활하게 내레이션하는 방법을 살펴봅니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항을 소개하고 실제 비즈니스 현장에서 에이전트가 가치를 창출하는 영역을 살펴봅니다. 이 과정은 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하려는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 기초를 제공합니다.
자세히 알아보기
AI 에이전트에 대한 개념 개요를 확인하세요. AI 에이전트가 어떻게 자율적인 작업과 추론을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는지 살펴봅니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 학습하고 계획하여 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 기술 아키텍처(모델, 도구, 조정)에 대해서도 알아봅니다.
자세히 알아보기
이 교육은 Google Workspace 사용자가 Gemini 앱을 원활하게 통합하고 데이터에 안전하게 액세스하여 새로운 수준의 생산성을 달성할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 학습자는 Gemini의 기능을 활용하여 창의성을 높이고 복잡한 비즈니스 과제에 대한 문제 해결 속도를 높이는 방법을 배웁니다.
자세히 알아보기
AI 추론은 학습된 머신러닝 모델로 학습된 패턴을 적용하여 처음 접하는 새로운 데이터로 예측을 수행하는 프로세스입니다. 이 과정은 Cloud Run에 AI 추론 서비스를 빠르게 배포하는 데 관심이 있는 개발자, 데이터 과학자, ML 엔지니어를 대상으로 설계되었습니다. 클라우드 기반 서버리스 애플리케이션 배포 솔루션에는 익숙하지만 Google Cloud 서버리스 제품을 사용하여 AI 추론을 실행해 본 경험이 없는 사용자에게 유용한 과정입니다.
이 과정에는 GPU를 사용해 AI 추론 모델을 배포하고 생성형 AI 앱을 데이터 스토리지 서비스와 통합하는 예시가 포함되어 있습니다.
자세히 알아보기
This course brings AI-driven, natural-language data engineering into the IDE and CLI workflows you already use. Built on the Agent Development Kit (ADK), the Data Agent Kit connects to a wide array of Google Cloud services, including BigQuery, Spanner, BigLake, Dataproc, and Managed Airflow. By using it, you can collapse days of pipeline scaffolding, data build tool (dbt) authoring, and orchestration wiring into prompt-driven sessions.
As an intermediate-to-advanced practitioner, you will learn to build a data agent with the Agent Development Kit (ADK). You'll wire up the Model Context Protocol (MCP) layer, and use your agent to explore catalogs, transform data, train models, and orchestrate scheduled pipelines on Google Cloud.
자세히 알아보기
고급 구성으로 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 실제 사용 가능한 기능을 추가해 볼 차례입니다. 에이전트에 웹 검색, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리, 커스텀 작업 수행을 지원하는 도구를 탑재해 보세요. 에이전트를 지능형 응답자에서 직접 작업을 수행하는 유능한 어시스턴트로 만들 수 있습니다.
자세히 알아보기
미래로 나아가는 여정을 '에이전트 전략: 발견, 설계, 프로토타입 제작'으로 시작해 보세요. 이 과정에서는 Google의 에이전트 AI Transformation 프레임워크를 체계적으로 익히고 단순한 챗봇을 발전시켜 자율적으로 협업하는 팀원으로 만드는 방법을 학습할 수 있습니다. 소매 산업 사례를 통해 비즈니스 가치를 정량화하고 AI 프로젝트의 우선순위를 설정하며 중요한 사용자 여정을 설계하는 방법을 익히게 됩니다. 또한 Google AI Studio와 Gemini Enterprise 같은 노 코드 도구를 활용해 실제로 작동하는 프로토타입을 빌드하는 실습도 포함되어 있습니다. 이 과정은 비즈니스 및 기술 리더가 조직을 에이전트 AI 시대로 이끄는 데 필요한 로드맵을 명확하게 보여줍니다.
자세히 알아보기
첫 번째 에이전트를 빌드해 보았으니, 이제 한 단계 더 나아갈 차례입니다. 이 과정에서는 고급 요청 사항, 모델 선택, 계획 기능, 구조화된 출력 패턴을 적용하여 기본적인 AI 에이전트를 정교하고 정확한 어시스턴트로 발전시키는 기술을 연마하게 됩니다.
커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기
자세히 알아보기
Close the gap between general AI capabilities and your domain knowledge through Agent Skills. This course walks you through the full lifecycle of custom skill building, from local scaffolding and testing to enterprise scaling and sharing using Google's agent ecosystem, including Google Antigravity, ADK, and Skill Registry. Additionally, you use Google Agents CLI toolkit to attach skills to standalone 24/7 cloud agents, equipping your team with reliable, autonomous digital coworkers.
자세히 알아보기
쿼리에 응답하는 기본적인 LLM 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 이를 스테이트풀(Stateful) 에이전트로 만들어 보겠습니다. 세션 상태를 활용하여 컨텍스트를 유지하고, 사용자 선호도를 기억하고, 개인화된 경험을 제공하는 에이전트를 빌드해 봅니다. 에이전트를 스테이트리스(Stateless) 응답자에서 지능형 어시스턴트로 전환할 수 있습니다.
Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 프로그램의 다른 콘텐츠도 살펴봅니다.
커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Antigravity에서 에이전트를 조정하여 추진력 있는 속도로 소프트웨어를 빌드하는 방법을 알아봅니다. 이 실무형 과정에서는 먼저 Antigravity를 설치하고 시작하는 방법을 안내합니다. 다음으로 Firebase를 사용하여 Antigravity로 빌드한 앱의 서비스를 사용 설정합니다. 마지막으로 Antigravity에서 에이전트가 병렬로 작동하도록 프롬프트를 작성하여 Voyager라는 비디오 게임을 빌드합니다.
자세히 알아보기
This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.
자세히 알아보기
중급 BigQuery ML로 ML 모델 만들기 기술 배지 과정을 완료하면 BigQuery ML로 머신러닝 모델을 만들고 평가하여 데이터 예측을 수행하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
자세히 알아보기
Dataflow 과정 시리즈의 마지막 편에서는 Dataflow 운영 모델의 구성요소를 소개합니다. 파이프라인 성능의 문제를 해결하고 최적화하기 위한 도구와 기법을 살펴봅니다. 그런 다음 Dataflow 파이프라인의 테스트, 배포, 안정성 권장사항을 검토합니다. 마지막으로 Dataflow 파이프라인을 사용자가 수백 명이나 되는 조직으로 쉽게 확장할 수 있는 템플릿을 검토해 보겠습니다. 이 강의는 데이터 플랫폼이 예상치 못한 상황에서도 안정성과 복원력을 갖추도록 하는데 도움이 됩니다.
자세히 알아보기
Learn how to use Security Command Center (SCC) to triage vulnerabilities and misconfigurations identified by platform security detectors.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
This course provides a comprehensive, end-to-end exploration of Google SecOps SIEM, guiding learners from foundational concepts to advanced investigation and detection engineering. Participants will gain hands-on experience with data ingestion, normalization, RBAC configuration, searching, and dashboarding using both legacy and native capabilities. Through structured modules, demos, and curated examples, the course emphasizes real-world investigation workflows, UDM-based analytics, and YARA-L rule development. By the end of the course, learners will be equipped to operationalize SIEM effectively within their environment and build scalable processes for detection, investigation, and reporting.
자세히 알아보기
Gemini Notebook을 사용하여 Professional Security Operations Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요.
Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
이 과정은 Google Workspace 관리자가 일반적인 Google Workspace 문제를 해결할 수 있도록 설계되었습니다. 학습자는 Gmail, Calendar, Drive에서 문제를 진단하고 해결하는 방법과 관리 콘솔을 탐색하는 방법을 연습하게 됩니다. 또한 감사 로그를 분석하여 보안 문제를 해결하고 정보를 수집하고 제공되는 리소스를 사용하여 기술 문제를 해결하고 신고하는 과정을 경험합니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.
자세히 알아보기
Gemini Notebook을 사용하여 Associate Cloud Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요.
Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 알아봅니다.
자세히 알아보기
Dataflow 과정 시리즈의 두 번째 편에서는 Beam SDK를 사용하여 파이프라인을 개발하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 먼저 Apache Beam 개념에 대한 복습부터 시작하겠습니다. 다음으로 윈도우, 워터마크, 트리거를 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하는 방법을 알아봅니다. 그런 다음 파이프라인의 소스 및 싱크 옵션, 정형 데이터를 표현하는 스키마, State 및 Timer API를 사용하여 스테이트풀(Stateful) 변환을 수행하는 방법을 다룹니다. 이제 파이프라인 성능을 극대화하는 데 도움이 되는 권장사항을 살펴보겠습니다. 과정의 마지막 부분에서는 Beam에서 비즈니스 로직을 표현하기 위한 SQL과 DataFrame을 소개하고 Beam 노트북을 사용하여 파이프라인을 반복적으로 개발하는 방법을 알아봅니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Model Armor의 필수 보안 기능을 검토하고 서비스를 사용할 수 있도록 준비합니다. LLM과 관련된 보안 위험과 Model Armor가 AI 애플리케이션을 보호하는 방법을 알아봅니다.
자세히 알아보기
인공지능(AI)은 혁신적인 가능성을 제공하지만 새로운 보안 문제의 원인이 되기도 합니다. 이 과정에서는 보안 및 데이터 보호 리더가 조직 내에서 AI를 안전하게 관리하는 데 필요한 전략을 살펴봅니다. AI 관련 위험을 사전에 식별 및 완화하고, 민감한 정보를 보호하며, 규정을 준수하고, 복원력 높은 AI 인프라를 빌드하는 프레임워크를 학습합니다. 이러한 전략이 실제 시나리오에서 어떻게 적용되는지 살펴보기 위해 4가지 산업별 사례를 선별했습니다.
자세히 알아보기
This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.
자세히 알아보기
This course helps you understand how to use Chronicle to properly handle security incidents.
자세히 알아보기
This course helps developers customize Chronicle and augment its abilities with third party integrations.
자세히 알아보기
Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 첫 번째 과정입니다. 이 과정에서는 클라우드 데이터 분석의 분야를 정의하고 데이터 획득, 저장, 처리, 시각화와 관련된 클라우드 데이터 분석가의 역할과 책임을 설명합니다. BigQuery, Cloud Storage와 같은 Google Cloud 기반 도구의 아키텍처와 이러한 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 구조화하여 표시하고 보고하는 방법을 살펴봅니다.
자세히 알아보기
Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 다섯 번째 과정입니다. 이 과정에서는 전체 데이터 수명 주기 프로젝트에 중점을 둔 실습형 캡스톤 프로젝트의 1~4번째 과정에서 배운 기초 지식과 기술을 종합하여 적용합니다. 클라우드 기반 도구를 사용하여 데이터 인사이트를 효과적으로 확보, 저장, 처리, 분석, 시각화, 전달하는 방법을 실습합니다. 과정을 마치면 학습자는 여러 소스의 데이터를 효과적으로 구조화하고, 다양한 이해관계자에게 솔루션을 제시하고, 클라우드 기반 소프트웨어를 사용하여 데이터 인사이트를 시각화하는 역량을 보여주는 프로젝트를 완료하게 됩니다. 또한 이력서를 업데이트하고 면접 기법을 연습하면서 입사 지원 및 면접을 준비합니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 프롬프트를 사용하여 틱택토와 같은 플레이 가능한 게임을 빌드, 맞춤설정, 공유하는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 커스텀 컨트롤과 연주 가능한 키보드가 있는 완전한 대화형 음악 신디사이저를 빌드하는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gemini Deep Research를 창의적인 프롬프트와 함께 사용하여 복잡한 정보를 스포츠 스카우팅 보고서 및 대진표와 같은 재미있고 맞춤화된 분석으로 변환하는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gemini Canvas의 만들기 메뉴를 사용하여 긴 텍스트를 인포그래픽 및 웹페이지와 같은 시각적 애셋으로 즉시 변환하는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gemini Canvas를 사용하여 '바이브 코딩'이라는 기법을 통해 간단한 앱 그림을 실제 작동하는 프로토타입으로 변환하는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gemini Gem을 사용하여 맞춤형 '나만의 협업' 에이전트를 빌드하는 방법을 다룹니다. 이 에이전트는 기본적인 피드백을 간소화하고 회의를 더욱 전략적이고 효율적으로 만드는 데 도움이 됩니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gemini Advanced를 사용하여 주제를 조사하고, 프레젠테이션 개요를 작성한 다음, Google Docs의 Gemini를 사용하여 요점을 생성하는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.
자세히 알아보기
This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like
analyzing customer feedback, conducting market research, and generating
content ideas.
자세히 알아보기
This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.
자세히 알아보기
This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.
자세히 알아보기
This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.
자세히 알아보기
This video covers how to use NotebookLM as a personal research
assistant by adding sources, asking questions, and generating new content
formats based on your documents.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 새 이메일 초안을 작성하고, 어조를 다듬고, Drive 파일의 컨텍스트를 활용해 답장하고, 스마트 답장 추천을 사용하는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Google Docs의 '문서 생성 도우미' 기능을 사용하여 Drive의 다른 파일에 있는 콘텐츠를 참조하여 서식이 지정된 완전한 문서를 생성하는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 이메일을 요약하고, 정보를 찾고, 답장 초안을 작성하여 받은편지함을 더 효율적으로 관리하는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Slides의 Gemini를 사용하여 자동으로 회의 요약본을 생성하고 후속 이메일 초안을 작성하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 회의 후 워크플로를 간소화하고 시간을 절약할 수 있습니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gemini와 Apps Script를 사용하여 Google Workspace 전반에서 수동 작업을 자동화하는 방법을 다룹니다. Gemini에 프롬프트를 작성하여 Google Sheets에서 '완료'로 표시되지 않은 작업에 대한 이메일 알림 초안을 자동으로 작성하는 Apps Script 코드를 생성하는 방법을 알아봅니다. 기술 전문 지식이 거의 없어도 워크플로를 자동화하여 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보하고 수동 후속 조치를 없앨 수 있습니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 AI를 사용하여 전략의 약점과 숨겨진 전제를 파악하는 방법을 다룹니다. AI 프롬프트를 통해 기획안을 압박 테스트하고, 허점을 발견하고, 전략적 사고를 강화하는 간단한 방법인 '허점 찾기' 방법을 배웁니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Google Workspace에서 Gemini 결과를 맞춤설정하는 방법을 다룹니다. '@' 기호를 사용하여 문서와 연구 논문을 프롬프트에 직접 통합하여 필요에 맞게 조정된 더 타겟팅되고 관련성 높은 AI 출력을 얻는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 효과적인 AI 커뮤니케이션을 위한 프롬프트 엔지니어링의 기본사항을 다룹니다. 간단한 프레임워크(페르소나, 작업, 컨텍스트, 형식)를 학습하여 명확한 프롬프트를 작성하고 Google Workspace의 Gemini에서 더 빠르고 효과적인 결과를 얻으세요. 자연어를 사용하고, 구체적으로 작성하며, 반복하여 최적의 AI 지원을 받는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Google Docs에서 Gemini의 고급 AI 기능을 활용하여 아이디어를 브레인스토밍하고, 다양한 마케팅 콘텐츠의 초안을 작성하고, 팀과 협업하는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze
publicly available information, combine it with internal documents, and
extract key competitive insights.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gemini를 사용해 지루한 데이터 수동 입력 작업을 해결하는 방법을 다룹니다. PDF, 종이, 이미지 등의 데이터 사진이나 스크린샷을 찍고 Gemini에게 프롬프트를 작성하여 즉시 구조화된 Google 시트로 변환하는 방법을 알아보세요. Gemini를 개인 데이터 입력 어시스턴트로 활용하여 데이터 스크립트 작성에 소요되는 시간을 크게 절약할 수 있는 간단한 팁을 알아보세요. 사진을 찍고, 프롬프트를 입력하고, 내보내기만 하면 됩니다.
자세히 알아보기
This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Google Sheets에서 Gemini의 고급 AI 기능을 활용하여 기술이나 코딩 배경지식 없이도 몇 분 만에 손쉽게 데이터를 가져오고 인사이트를 생성하는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 복잡한 메모나 긴 문서를 요약하고 명확하고 간결한 경영진 보고용 요약으로 변환하는 나만의 Brevity Gem을 만드는 방법을 설명합니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gemini를 사용하여 Google Workspace에서 긴 문서를 요약하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 필요한 정보를 빠르게 얻고 시간을 절약할 수 있습니다. Gemini를 사용하여 전체 문서 또는 선택한 텍스트를 요약하는 방법과 Drive의 Gemini를 사용하여 여러 파일을 요약하는 방법을 알아봅니다.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 Gemini Gems를 활용하여 리더의 고유한 목소리로 진정성 있는 소셜 미디어 게시물을 작성하는 방법을 다룹니다. 작성 샘플과 명확한 요청 사항으로 Gem을 학습시켜 경영진의 소셜 활동을 확장하는 과제를 해결하는 방법을 알아보세요. 매력적인 게시물을 빠르게 생성하여 시간을 절약하는 동시에 사고 리더십을 강화하고 진정성을 확보하는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.
자세히 알아보기
이 동영상에서는 반복적인 작업을 자동화하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 고급 AI 기능인 Gemini Gem을 직접 만드는 방법을 다룹니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
이 과정은 BigQuery에서 생성형 AI 작업에 AI/ML 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다. 고객 관계 관리와 관련된 실제 사용 사례를 통해 Gemini 모델로 비즈니스 문제를 해결하는 워크플로를 설명합니다. 이해를 돕기 위해 SQL 쿼리와 Python 노트북을 사용하는 코딩 솔루션을 단계별로 안내합니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
'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.
자세히 알아보기
생성형 AI: 환경 살펴보기는 Gen AI Leader 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.
자세히 알아보기
생성형 AI: 기본 개념 이해는 Gen AI Leader 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.
자세히 알아보기
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치는 Gen AI Leader 학습 과정의 첫 번째 과정이며 기본 요건은 따로 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 모델과 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항을 안내합니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
이 과정에서는 AI 개인 정보 보호 및 안전에 관한 중요한 주제를 소개합니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 AI 개인 정보 보호 및 안전 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.
자세히 알아보기
Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다.
일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다.
과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다.
1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
이 시리즈의 마지막 과정에서는 관리형 빅데이터 서비스, 머신러닝과 그 가치를 복습하고 기술 배지를 획득하여 Google Cloud 기술 역량을 추가로 입증하는 방법을 살펴봅니다.
자세히 알아보기
In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.
자세히 알아보기
Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.
자세히 알아보기
In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
Gemini Notebook을 사용하여 Professional Cloud Security Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 살펴보고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
Gemini Notebook을 사용하여 Professional Cloud Network 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요.
Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.
자세히 알아보기
Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
이 과정은 Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리에 관한 3개 과정으로 이루어진 시리즈 중 1부입니다. 이 첫 번째 과정에서는 Apache Beam이 무엇인지, Dataflow와 어떤 관계가 있는지 복습하는 내용으로 시작합니다. 다음으로 Apache Beam의 비전과 Beam 이식성 프레임워크의 이점에 대해 설명합니다. Beam 이식성 프레임워크는 개발자가 선호하는 프로그래밍 언어를 원하는 실행 백엔드와 함께 사용할 수 있다는 비전을 실현합니다. 그런 다음 Dataflow를 통해 컴퓨팅과 스토리지를 분리하면서 비용을 절감하는 방법과 ID, 액세스, 관리 도구가 Dataflow 파이프라인과 상호작용하는 방식을 알아봅니다. 마지막으로 Dataflow에서 사용 사례에 맞는 적절한 보안 모델을 구현하는 방법을 살펴봅니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Drive의 Gemini를 사용하여 파일을 관리하고 검색하는 방법을 다룹니다. 자연어를 사용하여 애셋을 찾고, 파일을 열지 않고도 AI 개요를 통해 특정 사실을 추출하고, 여러 미디어 형식을 즉시 요약하고, 반복 가능한 연구를 위해 파일 모음을 프로젝트로 저장하는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Slides의 Gemini를 사용하여 개념을 시각적으로 매력적인 프레젠테이션으로 변환하는 방법을 다룹니다. 단일 프롬프트 또는 기존 소스 문서에서 구조화된 자료를 생성하고, 자동화된 디자인 개선을 사용하여 슬라이드 레이아웃을 다듬고, 커스텀 벡터 그래픽과 사진을 만들고, 정확한 발표자 노트와 함께 슬라이드 사본을 동적으로 작성하는 방법을 알아봅니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Meet의 Gemini를 사용하여 동영상 협업을 개선하는 방법을 다룹니다. 회의록 자동 작성, 실시간 텍스트 및 통역 활용, 놓친 논의를 비공개로 확인, 오디오 및 동영상 품질 즉시 최적화 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Sheets의 Gemini를 사용하여 데이터 정리를 자동화하고 복잡한 숫자를 처리하는 방법을 다룹니다. 원시 텍스트에서 테이블을 구성하고, 자연어를 사용하여 데이터를 자동 입력하고, 필요에 따라 기본 스프레드시트 수식을 생성하고, 고급 스프레드시트 전문 지식 없이도 빠르게 개략적인 인사이트나 시각화를 추출하는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Docs의 Gemini를 사용하여 글쓰기와 콘텐츠 제작을 간소화하는 방법을 다룹니다. 문서 초안을 처음부터 작성하고, 대화형 도구를 사용해 글의 어조와 명확성을 개선하며, 복잡한 파일을 요약하고, 긴 형식의 텍스트를 다른 Google Workspace 애플리케이션에서 사용할 수 있는 구조화된 애셋으로 원활하게 변환하는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 이메일 관리를 최적화하는 방법을 다룹니다. 긴 대화목록을 요약하고, 자연어를 사용하여 정보를 검색하고, 전문적인 응답 초안을 작성하고, 받은편지함 내에서 직접 커뮤니케이션 전략을 정리하는 방법을 알아보세요.
자세히 알아보기
Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공합니다. 이 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Google Workspace의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 AI 해석 가능성과 투명성의 개념을 소개합니다. 개발자와 엔지니어에게 AI 투명성이 얼마나 중요한지를 설명합니다. 데이터와 AI 모델 모두에서 해석 가능성과 투명성을 구현하는 데 도움이 되는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
이 과정에서는 AI 기반 검색 기술, 도구, 애플리케이션을 살펴봅니다. 벡터 임베딩을 활용하는 시맨틱 검색, 시맨틱 방식과 키워드 방식을 결합한 하이브리드 검색, 그라운딩된 AI 에이전트로서 AI 할루시네이션을 최소화하는 검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보세요. Vertex AI 벡터 검색을 활용해 지능형 검색 엔진을 빌드하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 책임감 있는 AI라는 개념과 AI 원칙을 소개합니다. 공정성과 편향을 실질적으로 식별하고 AI/ML 실무에서 편향을 완화하는 기법을 알아봅니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 책임감 있는 AI 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.
자세히 알아보기
Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다.
일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다.
과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다.
1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초
2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라
3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안
4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI
첫 번째 과정에서는 클라우드 컴퓨팅, Google Cloud 사용 방법, 다양한 컴퓨팅 옵션에 대한 개요를 제공합니다.
자세히 알아보기
This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.
자세히 알아보기
This course is for deployment personnel of Google Cloud and its partner organizations who are tasked with managing cultural change and skill gaps of customers adopting Google Workspace, engaging sponsors and enlisting the support of customer stakeholders, communicating the anticipated changes to the customer and their users. It will guide you through the Workspace change management methodology and all phases of the customer journey.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Workspace 환경 내에서 데이터를 관리하는 기술을 학습자에게 알려줍니다. 데이터 유출을 방지하기 위해 Gmail 및 Drive의 데이터 손실 방지 규칙을 살펴봅니다. 그런 다음 데이터 보관, 보존, 검색을 위해 Google Vault를 사용하는 방법을 배웁니다. 다음으로 규정을 준수하기 위해 데이터 리전과 내보내기 설정을 구성하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 학습자는 라벨을 사용해 데이터를 분류하여 조직과 보안을 강화하는 방법을 살펴보게 됩니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 학습자에게 Google Workspace 환경을 보호할 수 있는 역량을 제공합니다. 학습자는 안전한 비밀번호 정책과 2단계 인증을 구현하여 사용자 액세스를 제어하게 됩니다. 그런 다음 보안 조사 도구를 활용하여 보안 위험을 선제적으로 식별하고 이에 대응합니다. 다음으로 보안을 보장하기 위해 서드 파티 앱 액세스 및 휴대기기를 관리합니다. 마지막으로 학습자는 조직 데이터를 보호하기 위해 이메일 보안 및 규정 준수 조치를 시행합니다.
자세히 알아보기
초급 Agent Platform의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Agent Platform 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.
자세히 알아보기
이 과정은 학습자가 Google Workspace 핵심 서비스를 포괄적으로 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 학습자는 Gmail, Calendar, Drive, Meet, Chat, Docs를 비롯한 서비스의 설정을 사용 설정, 중지, 구성하는 방법을 살펴보게 됩니다. 다음으로 Gemini를 배포하고 관리하여 사용자 역량을 강화하는 방법도 알아봅니다. 마지막으로 학습자는 AppSheet와 Apps Script의 사용 사례를 통해 작업을 자동화하고 Google Workspace 애플리케이션의 기능을 확장하는 방법을 살펴봅니다.
자세히 알아보기
이 과정은 Google Workspace의 사용자 및 리소스 관리를 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 학습자는 조직 요구사항에 맞는 조직 단위의 구성을 살펴보게 됩니다. 다양한 유형의 Google 그룹을 관리하는 방법도 알아봅니다. 또한 Google Workspace 내에서 도메인 설정을 관리하기 위한 전문성을 향상시킵니다. 마지막으로 학습자는 Google Workspace 환경 내에서 리소스를 최적화하고 구조화하는 방법을 익히게 됩니다.
자세히 알아보기
Planning for a Google Workspace Deployment is the final course in the Google Workspace Administration series.
In this course, you will be introduced to Google's deployment methodology and best practices. You will follow Katelyn and Marcus as they plan for a Google Workspace deployment at Cymbal. They'll focus on the core technical project areas of provisioning, mail flow, data migration, and coexistence, and will consider the best deployment strategy for each area.
You will also be introduced to the importance of Change Management in a Google Workspace deployment, ensuring that users make a smooth transition to Google Workspace and gain the benefits of work transformation through communications, support, and training.
This course covers theoretical topics, and does not have any hands on exercises. If you haven’t already done so, please cancel your Google Workspace trial now to avoid any unwanted charges.
자세히 알아보기
This course helps learners prepare to study for the Professional Google Workspace Administrator Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of readings, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.
자세히 알아보기
이 과정에서는 API를 설계하는 방법과 OpenAPI 사양을 사용하여 API를 문서화하는 방법을 알아봅니다. API 수명 주기를 이해하고 Apigee API Platform이 수명 주기의 모든 측면을 관리하는 데 어떻게 도움이 되는지도 알아봅니다. 아울러 API 프록시를 사용하여 API를 설계하는 방법과 앱 개발자가 사용할 수 있도록 API를 API 제품으로 패키징하는 방법을 살펴봅니다.
수업, 실무형 실습, 보충 자료를 통해 Google Cloud의 Apigee API Platform을 사용하여 API 솔루션을 설계, 빌드, 보호, 배포, 관리하는 방법을 알아봅니다.
이 과정은 'Apigee API Platform을 사용한 API 개발' 시리즈의 첫 번째 과정입니다. 이 과정을 완료한 후에는 'Apigee API Platform을 사용한 API 보안' 과정도 수강하세요.
자세히 알아보기
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, Pub/Sub의 기본 기능을 사용하여 스토리지 중심 클라우드 인프라를 구축하고 연결하는 방법을 배울 수 있습니다.
자세히 알아보기
In this Quest, the experienced user of Google Cloud will learn how to describe and launch cloud resources with Terraform, an open source tool that codifies APIs into declarative configuration files that can be shared amongst team members, treated as code, edited, reviewed, and versioned. In these nine hands-on labs, you will work with example templates and understand how to launch a range of configurations, from simple servers, through full load-balanced applications.
자세히 알아보기
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 사용하는 기존 접근방식은 효과적일 수 있지만, 특히 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 단점이 있습니다. 이 과정에서는 데이터 레이크하우스의 개념과 데이터 레이크하우스를 만드는 데 사용되는 Google Cloud 제품을 소개합니다. 레이크하우스 아키텍처는 개방형 표준 데이터 소스를 사용하며 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합하여 많은 단점을 해결합니다.
자세히 알아보기
In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to apply best practices for application development and use the appropriate Google Cloud storage services for object storage, relational data, caching, and analytics.
Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer.
This is the first course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Securing and Integrating Components of your Application course.
자세히 알아보기
Gemini Notebook을 사용하여 Professional Data Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요.
Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 학습자가 검증된 설계 패턴을 사용하여 Google Cloud에서 고도로 안정적이고 효율적인 솔루션을 빌드하는 데 필요한 역량을 기를 수 있습니다. 'Google Compute Engine으로 설계하기' 또는 'Google Kubernetes Engine으로 설계하기' 과정에서 이어지는 내용이며, 학습자가 두 과정에서 다루는 기술을 실무에서 사용해 본 경험이 있다는 전제로 진행됩니다. 학습자는 프레젠테이션, 설계 활동, 실무형 실습을 통해 고도로 안정적이고 안전하고 비용 효율적이며 가용성이 높은 Google Cloud 배포를 설계하는 데 필요한 비즈니스 요구사항과 기술 요구사항을 정의하고 이 사이의 적절한 균형을 유지하는 방법을 익힐 수 있습니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 Google Cloud에서 Terraform을 사용하는 방법을 소개합니다. 학습자는 Terraform을 사용하여 코드형 인프라를 구현하는 방법을 설명하고, Terraform의 주요 특징과 기능을 적용하여 Google Cloud 인프라를 생성하고 관리할 수 있게 됩니다.
또한 Terraform을 사용하여 Google Cloud 리소스를 빌드하고 관리하는 실무형 실습도 진행합니다.
자세히 알아보기
조직이 데이터와 애플리케이션을 클라우드로 이전함에 따라 빠르게 진화하는 보안 과제 환경에 대응해야 합니다. 이 과정에서는 클라우드 보안의 기반, Google Cloud의 보안 내재화 설계 인프라의 가치, 심층 방어 전략을 살펴보고, AI 기반 운영 및 규정 준수 도구가 조직이 엄격한 글로벌 규제 요구사항을 충족하는 데 어떻게 도움이 되는지 강조합니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
자세히 알아보기
규모와 관계없이 모든 조직이 클라우드의 강력한 기능과 유연성을 활용하여 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 클라우드 리소스를 효과적으로 관리하고 확장하는 것은 복잡한 작업일 수 있습니다. 이 과정에서는 클라우드의 현대적 운영, 안정성, 복원력의 기본 개념과 Google Cloud가 이러한 노력을 지원하는 데 어떤 도움이 되는지 살펴봅니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
자세히 알아보기
많은 기존 기업은 최신 고객 기대에 부응할 수 없는 기존 시스템과 앱을 사용합니다. 비즈니스 리더는 노후화된 IT 시스템을 유지할지 아니면 새로운 제품과 서비스에 투자할지 결정해야 하는 경우가 많습니다. 이 과정에서는 이러한 과제를 살펴보고 클라우드 기술을 사용하여 이를 극복할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
자세히 알아보기
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 광범위한 산업을 빠르게 혁신하고 있는 정보 기술의 중요한 진화입니다. 'Google Cloud 인공지능으로 혁신하기' 과정에서는 조직이 AI와 ML을 사용하여 비즈니스 프로세스를 혁신하는 방법을 살펴봅니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
자세히 알아보기
클라우드 기술은 강력한 자산이며, 데이터와 결합하면 혁신과 향상된 고객 경험을 위한 촉매제가 됩니다. 'Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기' 과정에서는 조직이 클라우드를 활용하여 데이터의 접근성, 실행 가능성, 가치를 높이는 방법을 살펴봅니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
자세히 알아보기
이 과정은 총 2부로 구성된 시리즈 중 두 번째 과정으로, Google Cloud 결제 및 비용 관리 필수사항에 대해 다룹니다. 이 과정은 조직의 클라우드 인프라 최적화를 담당하는 재무 또는 IT 관련 직무에 적합합니다. 이 과정에서는 예산 및 알림 설정, 할당량 한도 관리, 약정 사용 할인 활용 등 Google Cloud 비용을 관리하고 최적화하는 여러 가지 방법을 알아봅니다. 실무형 실습에서는 다양한 도구를 사용하여 Google Cloud 비용을 관리 및 최적화하고 기술팀이 비용 최적화 권장사항을 적용할 수 있도록 지원해 봅니다.
자세히 알아보기
이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
많은 IT 조직에서 민첩성을 추구하는 개발자와 안정성에 초점을 맞추는 운영자 간에 인센티브가 일치하지 않습니다. 사이트 안정성 엔지니어링(SRE)은 Google이 개발과 운영 간의 인센티브를 조정하고 미션 크리티컬 프로덕션 지원을 수행하는 방식입니다. SRE 문화 및 기술 관행을 도입하면 비즈니스와 IT 간의 협업을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 과정에서는 Google SRE의 주요 관행과 SRE 조직 도입의 성공에서 중요한 IT 및 비즈니스 리더의 역할을 소개합니다.
자세히 알아보기
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.
자세히 알아보기
Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities.
This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
Google Cloud에서 원시 숫자를 명확한 데이터 기반 의사 결정으로 전환하는 방법을 알아보세요. 이 초급 과정에서는 실무형 실습과 실제 시나리오를 통해 BigQuery에서 데이터를 쿼리하고, Looker에서 트렌드를 탐색하고, 데이터 스튜디오에서 공유 가능한 대화형 보고서를 작성하는 방법을 안내합니다.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
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.
자세히 알아보기
