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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Abhishek Kushwaha

회원 가입일: 2024

골드 리그

4378포인트
Google Cloud 네트워크 개발 Earned 5월 29, 2026 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 5월 28, 2026 EDT
Work Meets Play: Expressive Efficiency Earned 5월 28, 2026 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가 Earned 5월 24, 2026 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 5월 12, 2026 EDT
엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini Earned 5월 7, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 5월 6, 2026 EDT
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기 Earned 5월 4, 2026 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 4월 11, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 4월 10, 2026 EDT
생성형 AI 소개 Earned 4월 9, 2026 EDT
AI 인프라: Cloud TPU Earned 4월 8, 2026 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 4월 1, 2026 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE Earned 3월 26, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 에이전트 빌드 Earned 3월 25, 2026 EDT
Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned 3월 25, 2026 EDT

Google Cloud 네트워크 개발 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 역할 탐색 및 프로젝트 액세스 권한 추가/삭제, VPC 네트워크 생성, Compute Engine VM 배포 및 모니터링, SQL 쿼리 작성, Compute Engine에서 VM 배포 및 모니터링, Kubernetes를 여러 배포 접근 방식과 함께 사용하여 애플리케이션을 배포하는 등의 다양한 애플리케이션 배포 및 모니터링 방법을 배울 수 있습니다.

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

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이 과정에서는 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 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.

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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 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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Cloud TPU 과정에 오신 것을 환영합니다. 다양한 시나리오에서 TPU의 장단점을 살펴보고 여러 TPU 가속기를 비교하여 적합한 것을 선택하는 데 도움을 드리겠습니다. 이 과정을 통해 AI 모델의 성능과 효율성을 극대화하는 전략을 배우고 유연한 머신러닝 워크플로에 있어 GPU/TPU 상호 운용성이 얼마나 중요한지 이해하게 될 것입니다. 흥미로운 콘텐츠와 실용적인 데모를 통해 TPU를 효과적으로 활용하는 방법을 단계별로 안내해 드리겠습니다.

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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.

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NotebookLM을 사용하여 Professional Machine Learning Engineer(PMLE) 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. NotebookLM 기능을 검토하고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습합니다.

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에이전트 개발 키트(ADK)를 사용하여 복잡하고 프로덕션에 즉시 사용 가능한 AI 에이전트를 빌드하는 방법을 알아보세요. 이 과정에서는 ADK의 오픈소스 프레임워크를 다루며, 간단한 프롬프트 엔지니어링에서 시작해 엔터프라이즈급 멀티 에이전트 시스템에 적합한 코드 우선의 구조화된 소프트웨어 개발 접근 방식으로 나아갑니다.

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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