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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

JELLA ABHIRAM

회원 가입일: 2023

다이아몬드 리그

77520포인트
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned 7월 20, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job Earned 7월 19, 2025 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud Earned 7월 19, 2025 EDT
Data Transformation in the Cloud Earned 7월 18, 2025 EDT
Data Management and Storage in the Cloud Earned 7월 18, 2025 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud Earned 5월 15, 2025 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 Earned 4월 13, 2025 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 4월 11, 2025 EDT
Compute Engine에서 부하 분산 구현 Earned 4월 11, 2025 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Earned 4월 11, 2025 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud Earned 4월 10, 2025 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Earned 4월 9, 2025 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Earned 4월 6, 2025 EDT
Qwiklabs Trivia December 2023 Week 4 Earned 12월 13, 2023 EST
Qwiklabs Trivia December 2023 Week 3 Earned 12월 13, 2023 EST
Qwiklabs Trivia December 2023 Week 2 Earned 12월 13, 2023 EST
Qwiklabs Trivia December 2023 Week 1 Earned 12월 13, 2023 EST
Level 3: GenAIus Chatbots Earned 12월 2, 2023 EST
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 Earned 11월 27, 2023 EST
Manage Kubernetes in Google Cloud Earned 11월 27, 2023 EST
Using the Google Cloud Speech API Earned 11월 26, 2023 EST
Analyze Sentiment with Natural Language API Earned 11월 26, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 11월 25, 2023 EST
Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned 11월 25, 2023 EST
Scaling with Google Cloud Operations Earned 11월 12, 2023 EST
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud Earned 11월 12, 2023 EST
Exploring Data Transformation with Google Cloud Earned 11월 12, 2023 EST
Digital Transformation with Google Cloud Earned 11월 12, 2023 EST
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 11월 3, 2023 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps) 기능 관리 Earned 10월 31, 2023 EDT
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기 Earned 10월 31, 2023 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned 10월 30, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned 10월 30, 2023 EDT
프로덕션 머신러닝 시스템 Earned 10월 17, 2023 EDT
Use APIs to Work with Cloud Storage Earned 10월 17, 2023 EDT
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 Earned 10월 16, 2023 EDT
기업의 머신러닝 Earned 10월 14, 2023 EDT
Create and Manage Cloud Spanner Instances Earned 10월 13, 2023 EDT
Level 3 GenAI: Prompt Engineering Earned 10월 9, 2023 EDT
특성 추출 Earned 10월 8, 2023 EDT
Google Cloud에서 Keras를 사용해 ML 모델을 빌드, 학습, 배포하기 Earned 10월 5, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - 한국어 Earned 10월 1, 2023 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 10월 1, 2023 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 9월 18, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 9월 18, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 9월 18, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 9월 18, 2023 EDT
생성형 AI 소개 Earned 9월 18, 2023 EDT

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.

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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.

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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.

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This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.

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This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.

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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.

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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. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 수 있습니다.

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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. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 수 있습니다.

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입문 Compute Engine에서 부하 분산 구현 기술 배지 과정을 완료하여 gcloud 명령어 작성 및 Cloud Shell 사용, Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 HTTP 부하 분산기 구성에 관한 본인의 기술을 입증하세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 개인의 숙련도를 인정하기 위해 Google Cloud에서 단독 발급하는 디지털 배지로서 대화형 실습 환경을 통해 지식을 적용하는 역량을 테스트합니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받게 됩니다.

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges.

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This third course covers cloud automation and management tools and building secure networks.

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud

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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, and different compute options.

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Hey there! You're invited to game on with Qwiklabs Trivia for December 2023! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. This week, we're releasing a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December week 4 badge!

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Hey there! You're invited to game on with Qwiklabs Trivia for December 2023! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. This week, we're releasing a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December week 3 badge!

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Hey there! You're invited to game on with Qwiklabs Trivia for December 2023! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. This week, we're releasing a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December week 2 badge!

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Hey there! You're invited to game on with Qwiklabs Trivia for December 2023! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. This week, we're releasing a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December week 1 badge!

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With each passing day, Generative AI becomes more integral, offering fresh perspectives and transformative possibilities. We invite you to join us and see for yourself how Gen AI shapes tomorrow and be a part of it by gaining hands-on experience with Google Cloud’s powerful Gen AI tools and techniques and earn your first Google Cloud Gen AI credential!

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중급 BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 기술 배지를 획득하여 Dataprep by Trifact로 데이터 변환 파이프라인을 BigQuery에 빌드, Cloud Storage, Dataflow, BigQuery를 사용한 ETL(추출, 변환, 로드) 워크플로 빌드, BigQuery ML을 사용하여 머신러닝 모델을 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 디지털 배지를 받을 수 있습니다.

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Complete the intermediate Manage Kubernetes in Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: managing deployments with kubectl, monitoring and debugging applications on Google Kubernetes Engine (GKE), and continuous delivery techniques. 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 this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Earn a skill badge by completing the Using the Google Cloud Speech API quest, where you learn how create a Speech-to-Text API request, transcribe audio speech to text, and transcribe speech. 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 this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Earn a skill badge by completing the Analyze Sentiment with Natural Language API quest, where you will learn how the API derrives sentiment from text. 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 this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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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.

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This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.

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Organizations of all sizes are embracing the power and flexibility of the cloud to transform how they operate. However, managing and scaling cloud resources effectively can be a complex task. Scaling with Google Cloud Operations explores the fundamental concepts of modern operations, reliability, and resilience in the cloud, and how Google Cloud can help support these efforts. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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Many traditional enterprises use legacy systems and applications that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems or investing in new products and services. "Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud" explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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Cloud technology can bring great value to an organization, and combining the power of cloud technology with data has the potential to unlock even more value and create new customer experiences. “Exploring Data Transformation with Google Cloud” explores the value data can bring to an organization and ways Google Cloud can make data useful and accessible. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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There's much excitement about cloud technology and digital transformation, but often many unanswered questions. For example: What is cloud technology? What does digital transformation mean? How can cloud technology help your organization? Where do you even begin? If you've asked yourself any of these questions, you're in the right place. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey. If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you. This course is part of the Cloud Digital Leader learning path.

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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Dataproc에서 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. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 수 있습니다.

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이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템을 배포, 평가, 모니터링, 운영하기 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 학습자는 SDK 레이어에서 Vertex AI Feature Store의 스트리밍 수집을 사용하여 실습을 진행하게 됩니다.

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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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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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이 과정에서는 프로덕션 환경에서 고성능 ML 시스템을 빌드하기 위한 구성요소와 권장사항을 자세히 살펴봅니다. 정적 학습, 동적 학습, 정적 추론, 동적 추론, 분산 TensorFlow, TPU 등 고성능 ML 시스템 빌드와 관련된 일반적인 고려사항을 다룹니다. 이 과정에서는 정확한 예측 능력 외에도 양질의 ML 시스템을 만드는 특성을 탐구하는 데 중점을 둡니다.

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Earn a skill badge by completing the Use APIs to Work with Cloud Storage quest, where you learn how APIs work in Google, and how to use the Cloud Storage API specifically. 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 this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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중급 Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 기술 배지 과정을 완료하여 데이터 관리를 위한 Cloud Run과 Cloud Storage의 통합, Cloud Run 및 Pub/Sub를 사용하는 복원력 높은 비동기 시스템 설계, Cloud Run 기반 REST API 게이트웨이 구축, Cloud Run 기반 서비스 빌드 및 배포와 관련된 기술 역량을 입증하세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 수 있습니다.

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이 과정에서는 우수사례를 중심으로 ML 워크플로에 대한 실질적인 접근 방식을 취합니다. ML팀은 다양한 ML 비즈니스 요구사항과 사용 사례에 직면합니다. 팀에서는 데이터 관리 및 거버넌스에 필요한 도구를 이해하고 가장 효과적으로 데이터 전처리에 접근하는 방식을 파악해야 합니다. 두 가지 사용 사례를 위한 ML 모델을 빌드하는 세 가지 옵션이 팀에 제시됩니다. 이 과정에서는 목표를 달성하기 위해 AutoML, BigQuery ML 또는 커스텀 학습을 사용하는 이유를 설명합니다.

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Complete the introductory Create and Manage Cloud Spanner Instances skill badge to demonstrate skills in the following: creating and interacting with Cloud Spanner instances and databases; loading Cloud Spanner databases using various techniques; backing up Cloud Spanner databases; defining schemas and understanding query plans; and deploying a Modern Web App connected to a Cloud Spanner instance.

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"The future of innovation and problem-solving is now powered by generative AI, and GenAI is powered by prompts from humans like you. Whether you're an aspiring developer or a cloud enthusiast, Level3 - Gen AI will give you a deeper understanding of the best practices to get what you want and need through prompt engineering. Game on to get hands-on experience with Google Cloud's powerful Gen AI tools and techniques, and a chance to earn a Google Cloud Credential in this powerful and popular new field."

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이 과정에서는 Vertex AI Feature Store 사용의 이점, ML 모델의 정확성을 개선하는 방법, 가장 유용한 특성을 만드는 데이터 열을 찾는 방법을 살펴봅니다. 이 과정에는 BigQuery ML, Keras, TensorFlow를 사용한 특성 추출에 관한 콘텐츠와 실습도 포함되어 있습니다.

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이 과정에서는 TensorFlow 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.

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이 과정에서는 먼저 데이터에 관해 논의하면서 데이터 품질을 개선하고 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다. Vertex AI AutoML과 코드를 한 줄도 작성하지 않고 ML 모델을 빌드하고, 학습시키고, 배포하는 방법을 설명합니다. 학습자는 Big Query ML의 이점을 이해할 수 있습니다. 그런 다음, 머신러닝(ML) 모델 최적화 방법과 일반화 및 샘플링으로 커스텀 학습용 ML 모델 품질을 평가하는 방법을 다룹니다.

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이 과정에서는 예측 및 생성형 AI 프로젝트를 모두 빌드하는 Google Cloud 기반 AI 및 머신러닝(ML) 제품군을 소개합니다. AI 기반, 개발, 솔루션을 모두 포함하여 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 기술과 제품, 도구를 살펴봅니다. 이 과정의 목표는 흥미로운 학습 경험과 실제적인 실무형 실습을 통해 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어의 기술 및 지식 역량 강화를 지원하는 것입니다.

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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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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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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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