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MOHAN SRIRAM KUNAMSETTY

회원 가입일: 2025

실버 리그

6682포인트
Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기 Earned 8월 20, 2026 EDT
Gemini 모델 기능 향상 Earned 8월 20, 2026 EDT
Google Cloud Speech API 활용하기 Earned 8월 20, 2026 EDT
Arcade Re-Trail: Vaults & Vectors Earned 8월 20, 2026 EDT
Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현 Earned 8월 19, 2026 EDT
Natural Language API를 사용한 감정 분석 Earned 7월 22, 2026 EDT
Cloud Vision API로 이미지 분석 Earned 7월 21, 2026 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 6월 5, 2026 EDT
Arcade Trail: Cloud Security and DevOps Foundations Earned 5월 31, 2026 EDT
Arcade Voyage: Data Governance and Firebase Foundations Earned 5월 30, 2026 EDT
Arcade Adventure: Modern App Deployment Earned 5월 30, 2026 EDT
Arcade Base Camp May 2026 Earned 5월 29, 2026 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계 Earned 5월 29, 2026 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 5월 29, 2026 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 5월 29, 2026 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 5월 29, 2026 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 5월 29, 2026 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 5월 29, 2026 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 5월 29, 2026 EDT
Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 Earned 5월 28, 2026 EDT
Skill Up Summer Earned 5월 18, 2026 EDT
Google Cloud Compute 기본 Earned 5월 10, 2026 EDT
Work Meets Play: Expressive Efficiency Earned 5월 6, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 Earned 5월 1, 2026 EDT
Google Cloud를 통한 디지털 혁신 Earned 4월 14, 2026 EDT
[DEPRECATED] 데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini Earned 4월 14, 2026 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 4월 13, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 11월 18, 2025 EST
대규모 언어 모델 소개 Earned 10월 25, 2025 EDT
생성형 AI 소개 Earned 8월 16, 2025 EDT

초급 Gemini Enterprise로 멀티 에이전트 워크플로 조정하기 기술 배지 과정을 완료하여 Gemini Enterprise 기반 에이전트형 어시스턴트를 사용한 퍼스트 파티 및 서드 파티 소스 데이터 통합, 멀티미디어 마케팅 자료 개발, 시스템 전반의 비즈니스 작업 자동화와 관련된 기술 역량을 입증하세요. 기술 배지 과정을 이수하면 실무형 실습과 챌린지 평가를 통해 특정 제품에 대한 실무 지식을 검증받을 수 있습니다. 과정을 완료하여 배지를 획득하거나 챌린지 실습으로 바로 넘어가 지금 배지를 획득하세요. 배지를 획득하면 자신의 숙련도를 증명하고 직업 프로필을 개선하며 궁극적으로는 더 나은 채용 기회를 얻을 수 있습니다. 획득한 배지를 추적하려면 프로필로 이동하세요.

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중급 Gemini 모델 기능 향상 기술 배지 과정을 완료하여 코드 생성 및 실행, 그라운딩, 콘텐츠 제어 생성, 합성 데이터 생성을 포함한 Gemini 모델의 고급 기능을 활용해 더 강력하고 정교한 AI 애플리케이션을 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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Google Cloud Speech API 활용하기 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Speech-to-Text API 요청을 만들고, 오디오 음성을 텍스트로 변환하고 음성을 스크립트로 작성할 수 있습니다.

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Since last month's Arcade Trail wrapped up earlier than expected, we’re opening up this bonus game only for this month so you can grab that missed Arcade Point! You'll start on the vault side with Google Cloud Storage—managing buckets, exploring APIs, and locking down sensitive data with Bucket Lock. Then, you'll shift to event-driven vectors at the command line, triggering Cloud Run Functions and routing real-time messages through Pub/Sub. Complete with two hands-on challenge labs, this trail gets your streak back on track while building real-world storage and serverless skills.

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Cloud Storage 및 데이터 보호 솔루션 구현 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud Storage 버킷을 만드는 방법, Cloud Storage 명령줄을 사용하는 방법, 버킷 잠금을 사용하여 버킷의 객체를 보호하는 방법을 알아봅니다.

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Natural Language API를 사용한 감정 분석 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. API가 텍스트에서 감정을 추론하는 방법을 배울 수 있습니다.

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Cloud Vision API로 이미지 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 이미지에서 텍스트를 추출하는 등 다양한 작업에 Cloud Vision API를 활용하는 방법을 알아봅니다.

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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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Securing applications and streamlining delivery go hand in hand in modern cloud environments. In this trail, you’ll work with tools like Cloud KMS, Identity-Aware Proxy, and service accounts to manage access and protect resources. You’ll also explore private Kubernetes clusters, artifact management, and build CI/CD pipelines with Cloud Build—bringing together the essentials of cloud security and DevOps in practice.

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Working with data and applications requires the right balance of governance and agility. In this voyage, you’ll use Dataplex to organize, secure, and assess data quality while exploring concepts like data mesh. Alongside, you’ll get hands-on with Firebase—building serverless apps, working with Firestore, and managing data in real time—bringing together modern data management and application development.

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Building and running applications on Google Cloud can take many forms—and this adventure brings them together. Get hands-on with App Engine, Cloud Run, Kubernetes Engine, and Compute Engine as you deploy applications, manage scaling, and explore modern architectures, including the shift from monolithic to microservices.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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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.

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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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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 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.

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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.

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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.

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초급 Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 기술 배지 과정을 완료하여, Knowledge Catalog를 통해 데이터 메시를 빌드해 Google Cloud에서 데이터 보안, 거버넌스, 탐색을 활용하는 역량을 입증하세요. Knowledge Catalog에서 애셋에 태그를 지정하고, IAM 역할을 할당하고, 데이터 품질을 평가하는 기술을 연습하고 테스트할 수 있습니다.

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A season to build, experiment, and grow—one skill at a time. You’ll start with the fundamentals of networking, creating the foundation that connects everything together. From there, you’ll step into automation and application development using Cloud Scheduler, App Engine, and machine learning APIs. By the end, you’ll have a more confident, hands-on understanding of how modern applications are built, connected, and run on the cloud.

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Google Cloud Compute 기본 퀘스트를 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 퀘스트에서는 Compute Engine을 사용하여 가상 머신(VM), 영구 디스크, 웹 서버로 작업하는 방법을 학습합니다.

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As platforms grow, maintaining speed, reliability, and seamless user experiences becomes critical. Inspired by Bobble AI and its journey to support millions of real-time interactions, this challenge explores how cloud-native systems are designed for efficiency at scale. You’ll work with Docker and Kubernetes to run and orchestrate applications, while also using IAM, Cloud Storage, and Monitoring to manage access, data, and performance. The result: a clearer view of how the right mix of containers, automation, and observability keeps modern applications fast, resilient, and efficient.

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중급 에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 기술 배지 과정을 완료하여 실제 언어 모델 조사 문제 공식화, 간단한 토크나이저 빌드, Transformer 언어 모델 학습을 위한 데이터 세트 준비, 소규모 언어 모델의 학습 루프 실행 등과 같은 기술 역량을 입증하세요.

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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.

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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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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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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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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 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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