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Moayyed Darugar

회원 가입일: 2020

실버 리그

15163포인트
클라우드 설계자를 위한 Gemini Earned 9월 8, 2025 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 8월 13, 2025 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 8월 12, 2025 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 8월 8, 2025 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 8월 8, 2025 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 7월 24, 2025 EDT
Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence Earned 7월 22, 2025 EDT
Google Cloud의 데이터 엔지니어링 입문 Earned 4월 9, 2025 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 11월 15, 2024 EST
Text Prompt Engineering Techniques Earned 11월 13, 2024 EST
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned 11월 1, 2024 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기 Earned 10월 23, 2024 EDT
Vertex AI의 프롬프트 설계 Earned 9월 12, 2024 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 3월 1, 2024 EST
Modernization of Java Applications for Google Cloud Earned 1월 17, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 한국어 Earned 7월 4, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 7월 4, 2023 EDT
생성형 AI 소개 Earned 7월 4, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 6월 30, 2023 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 핵심 서비스 Earned 1월 23, 2023 EST
DEPRECATED Cloud Architecture Earned 11월 25, 2021 EST
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화 Earned 11월 18, 2021 EST
필수 Google Cloud 인프라: 기초 Earned 10월 10, 2021 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 10월 1, 2021 EDT
Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure Earned 9월 30, 2021 EDT

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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'생성형 AI 에이전트: 조직 혁신'은 생성형 AI 리더 학습 과정의 다섯 번째이자 마지막 과정입니다. 이 과정에서는 조직이 커스텀 생성형 AI 에이전트를 사용하여 어떻게 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 살펴보기'는 생성형 AI 리더 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 이해'는 생성형 AI 리더 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 가치'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 첫 번째 과정이며 요구되는 기본 요건이 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 모델 및 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항도 안내합니다.

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Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) represent an important evolution in information technologies that are quickly transforming a wide range of industries. “Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence” explores how organizations can use AI and ML to transform their business processes. 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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이 과정에서는 Google Cloud의 데이터 엔지니어링, 데이터 엔지니어의 역할과 책임, 그리고 이러한 요소가 Google Cloud 제공 서비스와 어떻게 연결되는지에 대해 알아봅니다. 또한 데이터 엔지니어링 과제를 해결하는 방법에 대해서도 배우게 됩니다.

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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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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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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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초급 Vertex AI의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Vertex AI 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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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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This course aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks in rehosting applications from on-premise to Google Cloud. It also aims to re-platform applications to run in GKE. Learners will perform the tasks of Migrating MySQL, Angular, and Java applications from their on-premise machines to Google Cloud VM instances. Sample code will be used during the migration.

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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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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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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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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 시스템, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 고객 제공 암호화 키, 보안 및 액세스 관리, 할당량 및 요금 청구, 리소스 모니터링 등 실용적인 솔루션을 배포하는 방법에 대해서도 설명합니다.

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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest 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 Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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이 속성 주문형 과정에서는 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습이 결합된 이 과정을 통해 안전한 네트워크 상호 연결, 부하 분산, 자동 확장, 인프라 자동화, 관리형 서비스가 포함된 솔루션 요소를 살펴보고 배포할 수 있습니다.

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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 가상 머신, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. Console과 Cloud Shell을 통해 Google Cloud를 사용하는 방법을 학습합니다. 또한 클라우드 설계자의 역할, 인프라 설계 접근 방식은 물론 Virtual Private Cloud(VPC), 프로젝트, 네트워크, 서브네트워크, IP 주소, 경로, 방화벽 규칙을 사용한 가상 네트워킹 구성에 대해 알아봅니다.

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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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This content is deprecated. Please see the latest version of the course, here.

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