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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Hamza Masood

회원 가입일: 2020

골드 리그

73545포인트
Service Orchestration and Choreography on Google Cloud Earned 3월 6, 2025 EST
Developing Applications with Google Cloud: Foundations Earned 3월 6, 2025 EST
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 Earned 3월 4, 2025 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향 Earned 3월 4, 2025 EST
벡터 검색 및 임베딩 Earned 3월 4, 2025 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 해석 가능성 및 투명성 Earned 3월 4, 2025 EST
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 3월 4, 2025 EST
이미지 캡셔닝 모델 만들기 Earned 3월 4, 2025 EST
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 3월 4, 2025 EST
인코더-디코더 아키텍처 Earned 3월 4, 2025 EST
어텐션 메커니즘 Earned 3월 4, 2025 EST
Vertex AI와 Flutter를 활용하여 생성형 AI 에이전트 빌드하기 Earned 3월 3, 2025 EST
Google Cloud에서 생성형 AI를 사용한 웹사이트 현대화 Earned 3월 3, 2025 EST
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 Earned 3월 3, 2025 EST
엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini Earned 3월 1, 2025 EST
DevOps 엔지니어를 위한 Gemini Earned 3월 1, 2025 EST
네트워크 엔지니어를 위한 Gemini Earned 3월 1, 2025 EST
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 3월 1, 2025 EST
How Google Does Machine Learning - 한국어 Earned 3월 1, 2025 EST
프로덕션 머신러닝 시스템 Earned 3월 1, 2025 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 한국어 Earned 3월 1, 2025 EST
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 개인 정보 보호 및 안전 Earned 3월 1, 2025 EST
Google Cloud에서 생성형 AI 앱 만들기 Earned 3월 1, 2025 EST
이미지 생성 소개 Earned 3월 1, 2025 EST
대규모 언어 모델 소개 Earned 3월 1, 2025 EST
생성형 AI 소개 Earned 3월 1, 2025 EST
Gemini Code Assist로 앱 개발 간소화 Earned 2월 28, 2025 EST
Managing Machine Learning Projects with Google Cloud Earned 2월 28, 2025 EST
Google Cloud에서 Gemini 1.0 Pro와 애플리케이션 통합 Earned 2월 28, 2025 EST
데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini Earned 2월 28, 2025 EST
애플리케이션 개발자를 위한 Gemini Earned 2월 28, 2025 EST
Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud Earned 2월 27, 2025 EST
Perform Predictive Data Analysis in BigQuery Earned 2월 26, 2025 EST
Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI Earned 2월 25, 2025 EST
Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 Earned 2월 25, 2025 EST
Classify Images with TensorFlow on Google Cloud Earned 2월 24, 2025 EST
보안 엔지니어를 위한 Gemini Earned 2월 23, 2025 EST
Build LookML Objects in Looker Earned 2월 23, 2025 EST
Monitor and Manage Google Cloud Resources Earned 2월 20, 2025 EST
Analyze Sentiment with Natural Language API Earned 2월 19, 2025 EST
Google Cloud Compute 기본 Earned 2월 18, 2025 EST
Analyze Speech and Language with Google APIs Earned 2월 14, 2025 EST
클라우드 설계자를 위한 Gemini Earned 1월 28, 2025 EST
DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite on GKE Earned 1월 16, 2024 EST
생성형 AI 입문자 - Vertex AI Earned 1월 16, 2024 EST
Vertex AI Studio 소개 Earned 1월 16, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 1월 16, 2024 EST
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 1월 16, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud Earned 1월 12, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud Earned 1월 12, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud Earned 1월 12, 2024 EST
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals Earned 1월 12, 2024 EST
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 Earned 6월 4, 2022 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 6월 4, 2022 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 6월 4, 2022 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 6월 4, 2022 EDT
Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 Earned 6월 4, 2022 EDT
Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅 Earned 6월 4, 2022 EDT
Google Cloud 네트워크 설정 Earned 6월 3, 2022 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기 Earned 6월 3, 2022 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링 Earned 6월 2, 2022 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 Earned 6월 1, 2022 EDT
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 Earned 5월 29, 2022 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Data+ Earned 10월 1, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Security Earned 9월 25, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Architecture Earned 9월 23, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Data Earned 9월 22, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Essentials Earned 9월 19, 2021 EDT
Build a Website on Google Cloud Earned 5월 23, 2021 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 5월 19, 2021 EDT
Google Cloud 네트워크 개발 Earned 5월 18, 2021 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 5월 18, 2021 EDT
Compute Engine에서 부하 분산 구현 Earned 5월 18, 2021 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI Earned 10월 3, 2020 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned 10월 3, 2020 EDT
Advanced ML: ML Infrastructure Earned 10월 2, 2020 EDT
Data Science on Google Cloud: Machine Learning Earned 10월 2, 2020 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI Earned 9월 30, 2020 EDT
Use Machine Learning APIs on Google Cloud Earned 9월 30, 2020 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 9월 30, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned 9월 27, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Marketing Analysts Earned 9월 26, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned 9월 26, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned 9월 26, 2020 EDT
머신러닝 소개: 언어 처리 Earned 9월 25, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned 9월 24, 2020 EDT
Security on AWS Earned 7월 19, 2020 EDT
DEPRECATED Websites and Web Applications Earned 7월 19, 2020 EDT
[DEPRECATED] Deploying Applications Earned 7월 18, 2020 EDT
Google Developer Essentials Earned 7월 17, 2020 EDT
Cloud Development Earned 7월 16, 2020 EDT
DEPRECATED Application Development - Python Earned 7월 16, 2020 EDT
Cloud Logging Earned 7월 15, 2020 EDT
기준: 데이터, ML, AI Earned 7월 13, 2020 EDT
Baseline: Deploy & Develop Earned 7월 13, 2020 EDT
Google Cloud의 Kubernetes Earned 7월 11, 2020 EDT
Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network Earned 7월 10, 2020 EDT
Cloud SQL Earned 7월 10, 2020 EDT
Understand Your Google Cloud Costs Earned 7월 9, 2020 EDT
보안 및 ID 기초 Earned 7월 9, 2020 EDT
기준: 인프라 Earned 7월 8, 2020 EDT
GCP Essentials Earned 7월 7, 2020 EDT

This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices. Using lectures and hands-on labs, you learn how to use Workflows, Eventarc, Cloud Tasks, and Cloud Scheduler to build microservices applications on Google Cloud.

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In this course, you learn the fundamentals of application development on Google Cloud. You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases. You're introduced to generative AI and how it's used to help build applications. You learn about authentication and authorization, application deployment, continuous integration and delivery, and monitoring and performance tuning for your applications running in Google Cloud. Using lectures and hands-on labs, you learn how to get started building and running applications on Google Cloud.

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중급 Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술 역량을 입증하세요. 멀티모달 프롬프트를 사용하여 텍스트 및 시각적 데이터에서 정보 추출, 동영상 설명 생성, Gemini의 멀티모달 기능을 사용하여 동영상은 물론 그 밖의 추가 정보 검색, 텍스트와 이미지가 포함된 문서의 메타데이터 구축, 모든 관련 텍스트 청크 가져오기, Gemini의 멀티모달 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 인용 문구 인쇄 등이 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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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.

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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.

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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.

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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 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 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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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 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 과정에서는 Google의 이식 가능한 UI 툴킷인 Flutter를 사용하여 앱을 개발하고, 앱에 Google의 생성형 AI 모델 제품군인 Gemini를 통합하는 방법을 알아봅니다. AI 에이전트와 애플리케이션을 빌드하고 관리할 수 있는 Google 플랫폼인 Vertex AI Agent Builder도 사용해 봅니다.

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생성형 AI로 사용자에게 더 나은 검색 경험을 제공하여 웹사이트의 탐색 경험을 향상합니다. 이 과정에서는 사용자가 웹사이트의 콘텐츠를 발견할 수 있도록 Vertex AI Search를 통해 생성형 검색 경험을 웹사이트 사용자에게 제공하는 방법을 알아봅니다. 웹사이트 편집자는 생성형 AI를 사용하여 제안을 통해 콘텐츠를 신속하고 효율적으로 번역하고 개선하는 방법을 배울 수 있습니다.

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중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 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 네트워크와 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 수 있습니다.

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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 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.

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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.

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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.

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Google Cloud에서 머신러닝을 구현하기 위한 권장사항에는 어떤 것이 있을까요? Vertex AI란 무엇이고, 이 플랫폼을 사용하여 코드는 한 줄도 작성하지 않고 AutoML 머신러닝 모델을 빠르게 빌드, 학습, 배포하려면 어떻게 해야 할까요? 머신러닝이란 무엇이며 어떤 종류의 문제를 해결할 수 있을까요? Google은 머신러닝을 조금 다른 방식으로 바라봅니다. Google이 머신러닝과 관련하여 중요하게 생각하는 것은 관리형 데이터 세트를 위한 통합 플랫폼과 특징 저장소를 제공하고, 코드를 작성하지 않고도 머신러닝 모델을 빌드, 학습, 배포할 방법을 제공하고, 데이터에 라벨을 지정하고, TensorFlow, scikit-learn, Pytorch, R 등과 같은 프레임워크를 사용하여 Workbench 노트북을 만들 수 있도록 지원하는 것입니다. Google의 Vertex AI 플랫폼에는 커스텀 모델을 학습시키고, 구성요소 파이프라인을 빌드하고, 온라인 및 일괄 예측을 실행하는 기능이 포함되어 있습니다. 후보 사용 사례를 머신러닝으로 구동되도록 변환하는 5단계를 살펴보고, 단계를 건너뛰지 않는 것이 중요한 이유를 알아봅니다. 마지막으로, 머신러닝이 증폭시킬 수 있는 편향과 이를 인식할 방법을 살펴봅니다.

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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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머신러닝을 데이터 파이프라인에 통합하면 데이터에서 더 많은 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이 과정에서는 머신러닝을 Google Cloud의 데이터 파이프라인에 포함하는 방법을 알아봅니다. 맞춤설정이 거의 또는 전혀 필요 없는 경우에 적합한 AutoML에 대해 알아보고 맞춤형 머신러닝 기능이 필요한 경우를 위해 Notebooks 및 BigQuery 머신러닝(BigQuery ML)도 소개합니다. Vertex AI를 사용해 머신러닝 솔루션을 프로덕션화하는 방법도 다루어 보겠습니다.

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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.

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생성형 AI 애플리케이션은 대규모 언어 모델(LLM)이 발명되기 전에는 불가능에 가까웠던 새로운 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 어떻게 하면 애플리케이션 개발자가 생성형 AI를 사용해 Google Cloud에서 강력한 대화형 앱을 빌드할 수 있을까요? 이 과정에서는 생성형 AI 애플리케이션에 대해 알아보고 프롬프트 설계 및 검색 증강 생성(RAG)을 사용해 LLM 기반의 강력한 애플리케이션을 빌드하는 방법을 학습합니다. 생성형 AI 애플리케이션에 사용할 수 있는 프로덕션 레디 아키텍처를 살펴보고 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.

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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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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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모든 수준의 개발자를 위해 설계된 이 과정에서는 Google Cloud의 AI 기반 앱 개발 파트너인 Gemini Code Assist의 핵심 기능을 소개합니다. 지능형 코드 추천 및 자동 완성부터 실시간 오류 감지 및 리팩터링 지원까지, Gemini Code Assist가 어떻게 생산성을 대폭 높이고, 코드 품질을 개선하며, 더 생산적이고 흥미로운 작업에 집중할 수 있도록 소중한 시간을 절약해 주는지 알아보세요.

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Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.

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Google Cloud에서 Gemini 1.0 Pro 모델과 애플리케이션을 통합하는 방법에 대한 이 짧은 과정은 Gemini API 모델과 생성형 AI 모델을 살펴보는 데 도움이 됩니다. 이 과정에서는 코드에서 Gemini 1.0 Pro 모델과 Gemini 1.0 Pro Vision 모델에 액세스하는 방법을 알아봅니다. 앱의 텍스트, 이미지, 동영상 프롬프트로 모델의 기능을 테스트할 수 있습니다.

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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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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 공동작업 도구인 Gemini가 개발자의 애플리케이션 빌드에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 코드에 대한 설명을 얻고 Google Cloud 서비스를 추천받고 애플리케이션의 코드를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 애플리케이션 개발 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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In this course, we define what machine learning is and how it can benefit your business. You'll see a few demos of ML in action and learn key ML terms like instances, features, and labels. In the interactive labs, you will practice invoking the pretrained ML APIs available as well as build your own Machine Learning models using just SQL with BigQuery ML.

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Earn the intermediate skill badge by completing the Perform Predictive Data Analysis in BigQuery course, where you will gain practical experience on the fundamentals of sports data science using BigQuery, including how to create a soccer dataset in BigQuery by importing CSV and JSON files; harness the power of BigQuery with sophisticated SQL analytical concepts, including using BigQuery ML to train an expected goals model on the soccer event data, and evaluate the impressiveness of World Cup goals.

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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.

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Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 과정을 완료하여 중급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud의 Vertex AI Platform, AutoML, 커스텀 학습 서비스를 사용해 머신러닝 모델을 학습, 평가, 조정, 설명, 배포하는 방법을 알아봅니다. 이 기술배지 과정은 전문 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어를 대상으로 합니다. 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 받게 됩니다.

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Earn the intermediate Skill Badge by completing the Classify Images with TensorFlow on Google Cloud skill badge course where you learn how to use TensorFlow and Vertex AI to create and train machine learning models. You primarily interact with Vertex AI Workbench user-managed notebooks.

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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.

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Complete the introductory Build LookML Objects in Looker skill badge to demonstrate skills in the following: building new dimensions and measures, views, and derived tables; setting measure filters and types based on requirements; updating dimensions and measures; building and refining Explores; joining views to existing Explores; and deciding which LookML objects to create based on business requirements.

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This challenge lab tests your skills and knowledge from the labs in the Monitor and Manage Google Cloud Resources quest. You should be familiar with the content of labs before attempting this lab.

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Earn a skill badge by completing the Analyze Sentiment with Natural Language API quest, where you learn how the API derives sentiment from text.

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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. 기술 배지는 개인의 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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Earn a skill badge by completing the Analyze Speech and Language with Google APIs quest, where you learn how to use the Natural Language and Speech APIs in real-world settings.

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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.

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In this fundamental-level course, you will learn the ins and outs of Google Cloud's operations suite running on Google Kubernetes Engine, an important service for generating insights into the health of your applications. It provides a wealth of information in application monitoring, report logging, and diagnoses. The labs in this course will give you hands-on practice with and will teach you how to monitor virtual machines, generate logs and alerts, and create custom metrics for application data. It is recommended that the students have at least earned a Badge by completing the Google Cloud Essentials course. Additional lab experience with the labs in the Baseline - Infrastructure course will also be useful. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this course, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this course to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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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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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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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 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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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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초급 Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 기술 배지 과정을 완료하면 데이터를 필터링, 정렬, 피벗팅하고, 다른 Looker Explore의 결과를 병합하고, 함수 및 연산자를 사용해 데이터 분석 및 시각화를 위한 Looker 대시보드 및 보고서를 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 공유 가능한 기술 배지를 받을 수 있습니다.

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중급 BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 기술 배지를 완료하여 데이터를 조인하여 새 테이블 만들기, 조인 관련 문제 해결, 합집합으로 데이터 추가, 날짜로 파티션을 나눈 테이블 만들기, BigQuery에서 JSON, 배열, 구조체 작업하기와 관련된 기술 역량을 입증하세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 대화형 실습 환경을 통해 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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Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your 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 skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.

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중급 Google Cloud에서 DevOps 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Source Repositories로 Git 저장소 만들기, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 배포 실행, 관리, 확장, 그리고 컨테이너 이미지 빌드 및 GKE로의 배포를 자동화하는 CI/CD 파이프라인 설계 등에 관한 기술을 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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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. 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 네트워크 설정 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 실습에서는 Google Cloud Platform에서 기본적인 네트워킹 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다. 커스텀 네트워크를 만들고 서브넷 방화벽 규칙을 추가한 다음 VM을 만들고 VM이 서로 통신할 때의 지연 시간을 테스트합니다. 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. 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 디지털 배지를 받을 수 있습니다.

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중급 BigQuery ML로 ML 모델 만들기 기술 배지 과정을 완료하면 BigQuery ML로 머신러닝 모델을 만들고 평가하여 데이터 예측을 수행하는 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 기술 배지를 받을 수 있습니다.

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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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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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중급 Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)로 역할 생성 및 할당, 서비스 계정 생성 및 관리, 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 네트워크에서 비공개 연결 사용 설정, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 애플리케이션 액세스 제한, Cloud Key Management Service(KMS)를 사용한 키와 암호화된 데이터 관리, 비공개 Kubernetes 클러스터 생성과 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 디지털 배지를 받을 수 있습니다.

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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge data plus track! "The Google Cloud Certified Professional Data Engineer certification is associated with the highest paying salary in IT," according to the most recent Global Knowledge skills and salary report (published August 2021). Complete this game to earn the Data Plus game badge, and be eligible for a +bonus+ prize in the Learn to Earn Cloud Challenge. See "what's next" below for details and requirements; you’ll need to earn at least 2 additional challenge badges to qualify. You'll learn next-level data skills to add to your resume. Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!

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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge security track! These eight labs give you the keys to understanding GCP's powerful security suite. At the end of each lab, you'll have hands-on experience with securing your cloud. Complete this game to earn the Security game badge, and you'll be one step closer to collecting all four badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!

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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge architecture track! These eight labs give you a blueprint of GCP's building blocks. At the end of each lab, you'll have hands-on experience with another tool or service to add to your resume. Complete this game to earn the Architecture game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!

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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge data track! These eight labs give you a deep dive into GCP's data universe. At the end of each lab, you'll have another in-demand skill to add to your list. Complete this game to earn the Data game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!

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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge! These eight labs give you a quick hands-on introduction to eight different GCP tools and services. At the end of each lab, you'll have another skill to add to your list. Complete this game to earn the Essentials game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!

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Earn the introductory skill badge by completing the Build a Website on Google Cloud course. This course is based on the series Get Cooking in Cloud, where you learn how to: Deploy a website on Cloud Run; Host a web app on Compute Engine; Create, deploy, and scale your website on Google Kubernetes Engine; Migrate from a monolithic application to a microservices architecture using Cloud Build. 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 skill badge, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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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. 기술 배지는 개인의 Google Cloud 제품 및 서비스 능력에 따라 Google Cloud에서만 독점적으로 발급되는 디지털 배지로, 대화형 실습 환경을 통해 지식을 적용하는 역량을 테스트합니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크와 공유할 수 있는 기술 배지를 받을 수 있습니다.

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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. 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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Earn a skill badge by completing the Automate Interactions with Contact Center AI quest, where you will learn about the features of Contact Center AI, including how to Build a virtual agent, Design conversation flows for your virtual agent; Add a phone gateway to your virtual agent; Use Dialogflow for troubleshooting; Review logs and debug your virtual 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 skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.

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This is the second of two Quests of hands-on labs derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this second Quest, covering chapter 9 through the end of the book, you extend the skills practiced in the first Quest, and run full-fledged machine learning jobs with state-of-the-art tools and real-world data sets, all using Google Cloud tools and services.

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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. 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 quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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Earn the advanced skill badge by completing the Use Machine Learning APIs on Google Cloud course, where you learn the basic features for the following machine learning and AI technologies: Cloud Vision API, Cloud Translation API, and Cloud Natural Language API.

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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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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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Want to turn your marketing data into insights and build dashboards? Bring all of your data into one place for large-scale analysis and model building. Get repeatable, scalable, and valuable insights into your data by learning how to query it and using BigQuery. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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모두 알다시피 머신러닝은 빠르게 성장 중인 기술 분야 중 하나입니다. Google Cloud Platform(GCP)은 이러한 발전을 촉진하는 데 중요한 역할을 했습니다. GCP는 다양한 API를 통해 거의 모든 머신러닝 작업에 적합한 도구를 제공합니다. 이 초급 과정에서는 실무형 실습을 통해 머신러닝을 언어 처리에 적용하는 방법을 알아봅니다. 실습에 참여하여 텍스트에서 항목을 추출하고 감정 및 구문 분석을 수행하며 스크립트 작성에 Speech-to-Text API를 사용해 보세요.

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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.

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This quest is designed to teach you how to apply AWS Identity and Access Management, in concert with several other AWS Services, to address real-world application and service security management scenarios.

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When it comes to hosting websites and web applications, you want a framework that’s robust, fast, and secure. By choosing the Google Cloud Platform, you will have all of those needs covered. In this fundamental-level quest, you will get hands-on practice with GCPs key infrastructure and computing services for the web. From deploying your first web app, to integrating Cloud SQL with Ruby on Rails, to mapping the NYC subway system on App Engine, you will learn all the skills needed to harness GCPs web hosting power.

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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.

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This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.

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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.

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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.

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빅데이터, 머신러닝, 인공지능은 오늘날 인기 있는 컴퓨팅 관련 주제이지만 매우 전문화된 분야이기 때문에 초급용 자료를 구하기 어렵습니다. 다행히도 Google Cloud는 이러한 분야에서 사용자 친화적인 서비스를 제공하며 초급 과정을 통해 학습자에게 BigQuery, Cloud Speech API, Video Intelligence와 같은 도구를 사용해 시작할 기회를 제공합니다.

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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.

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Kubernetes는 가장 인기 있는 컨테이너 조정 시스템이며, Google Kubernetes Engine은 Google Cloud에서 관리형 Kubernetes 배포를 지원하도록 특별히 설계되었습니다. 이 고급 과정에서는 Docker 이미지, 컨테이너를 구성하고 완전한 Kubernetes Engine 애플리케이션을 배포하는 실무형 실습을 진행합니다. 이 과정에서는 컨테이너 조정을 자체 워크플로에 통합하는 데 필요한 실용적인 기술을 알려드립니다. 기술을 입증하고 지식을 확인할 실무형 챌린지 실습을 찾고 계신가요? 이 과정을 마친 후 추가로 챌린지 실습을 완료하여 전용 Google Cloud 디지털 배지를 받으세요. 이 챌린지 실습은 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 과정이 끝나면 제공됩니다.

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Networking is a principle theme of cloud computing. It’s the underlying structure of Google Cloud, and it’s what connects all your resources and services to one another. This course will cover essential Google Cloud networking services and will give you hands-on practice with specialized tools for developing mature networks. From learning the ins-and-outs of VPCs, to creating enterprise-grade load balancers, Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network will give you the practical experience needed so you can start building robust networks right away.

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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.

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This Quest is most suitable for those working in a technology or finance role who are responsible for managing Google Cloud costs. You’ll learn how to set up a billing account, organize resources, and manage billing access permissions. In the hands-on labs, you'll learn how to view your invoice, track your Google Cloud costs with Billing reports, analyze your billing data with BigQuery or Google Sheets, and create custom billing dashboards with Looker Studio. References made to links in the videos can be accessed in this Additional Resources document.

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Google Cloud 서비스는 보안에 있어 타협하지 않습니다. Google Cloud에서 프로젝트 전반의 보안과 ID를 보장하는 전용 도구를 개발했습니다. 이 초급 과정에서는 실무형 실습을 통해 Google Cloud의 Identity and Access Management(IAM) 서비스에 대해 알아봅니다. 이 서비스는 사용자 및 가상 머신 계정을 관리할 때 사용됩니다. VPC 및 VPN을 프로비저닝하여 네트워크 보안을 경험하고 보안 위협 및 데이터 손실 방지를 위해 사용할 수 있는 도구를 알아봅니다.

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이 과정은 Google Cloud 기본 개념 과정 이상의 지식을 얻기 위해 실무형 실습을 찾는 초보 클라우드 개발자에게 도움이 됩니다. 실습을 통해 Cloud Storage와 Monitoring 및 Cloud Functions 등 기타 주요 애플리케이션 서비스를 자세히 살펴보며 실무 경험을 쌓게 됩니다. 모든 Google Cloud 이니셔티브에 적용할 수 있는 유용한 기술을 개발할 수 있습니다.

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가장 인기 있는 이 탐구 과정에서 Google Cloud를 처음으로 실습할 수 있습니다. Stackdriver 및 Kubernetes의 고급 개념으로 실습하여 VM 가동, 키 인프라 도구 구성과 같은 기본사항을 익혀 보세요.

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