Sanskriti Shrey
회원 가입일: 2026
다이아몬드 리그
25993포인트
Add Agents to Gemini Enterprise
Earned 7월 23, 2026 EDT
Deploy Gemini Enterprise with Workspace Data Sources and Model Armor
Earned 7월 22, 2026 EDT
Model Armor: 안전한 AI 배포
Earned 7월 22, 2026 EDT
Use a Third-Party Identity Provider with Workforce Identity Federation
Earned 7월 22, 2026 EDT
Deploy the Gemini Enterprise app to Transform Enterprises
Earned 7월 22, 2026 EDT
Plan Change Management for Gemini Enterprise Deployments
Earned 7월 22, 2026 EDT
Govern Agent Access with Gemini Enterprise Agent Platform
Earned 7월 22, 2026 EDT
Secure your Agents with Gemini Enterprise Agent Platform
Earned 7월 22, 2026 EDT
Govern agents with Agent Gateway, Agent Registry, and Policies
Earned 7월 22, 2026 EDT
AI 인프라: 배포 유형
Earned 7월 8, 2026 EDT
AI 인프라: Cloud TPU
Earned 7월 8, 2026 EDT
AI 인프라: Cloud GPU
Earned 7월 8, 2026 EDT
BigQuery ML을 사용한 예측 모델링을 위한 데이터 엔지니어링
Earned 7월 8, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 7월 8, 2026 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향
Earned 7월 8, 2026 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가
Earned 7월 8, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 7월 4, 2026 EDT
생성형 AI 소개
Earned 7월 4, 2026 EDT
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기
Earned 7월 4, 2026 EDT
BigQuery ML로 ML 모델 만들기
Earned 7월 4, 2026 EDT
Google Cloud의 모니터링 가능성
Earned 7월 1, 2026 EDT
Analyze patterns in conversational data with Customer Experience Insights
Earned 6월 24, 2026 EDT
Create Data Stores for Gen AI Applications
Earned 6월 19, 2026 EDT
Introduction to AI Applications
Earned 6월 19, 2026 EDT
Google Cloud 네트워크 개발
Earned 6월 18, 2026 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정
Earned 6월 18, 2026 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기
Earned 6월 18, 2026 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드
Earned 6월 18, 2026 EDT
Deploy, monitor and evaluate production-ready CX Agents
Earned 6월 18, 2026 EDT
Build and Deploy Customer Experience Agents
Earned 6월 18, 2026 EDT
Improve Agent Search Results on Agent Platform
Earned 6월 17, 2026 EDT
Configure AI Applications to optimize search results
Earned 6월 17, 2026 EDT
Introduction to Agent Assist and its GenAI Capabilities
Earned 6월 16, 2026 EDT
Discover the Gemini Enterprise for CX Shopping Agent
Earned 6월 16, 2026 EDT
Extend CX Agents with Vertex AI Search data stores
Earned 6월 16, 2026 EDT
Recommendations with AI Applications
Earned 6월 16, 2026 EDT
Agent Search Analytics on Agent Platform
Earned 6월 16, 2026 EDT
Agent Search UI configurations on Agent Platform
Earned 6월 16, 2026 EDT
Leverage data with Customer Experience Insights
Earned 6월 16, 2026 EDT
Integrate Agent Assist with Telephony and Chatbot Systems
Earned 6월 16, 2026 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCD 시험 대비
Earned 6월 14, 2026 EDT
Leverage best practices for developing, operating, and securing production-grade Conversational Agents
Earned 6월 12, 2026 EDT
Improve customer and agent satisfaction with Agent Assist
Earned 6월 11, 2026 EDT
Google Cloud의 로깅 및 모니터링
Earned 6월 11, 2026 EDT
Build generative virtual agents with API integrations
Earned 6월 4, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine 시작하기
Earned 5월 28, 2026 EDT
Google Cloud에서 Cloud Run으로 애플리케이션 개발하기: 기초
Earned 5월 28, 2026 EDT
Incorporate Generative Features into Conversational Agent Flows
Earned 5월 28, 2026 EDT
Build deterministic Virtual Agent enhanced with data stores
Earned 5월 27, 2026 EDT
Text Prompt Engineering Techniques
Earned 5월 25, 2026 EDT
애플리케이션에 맞는 Google Cloud 데이터베이스 선택하기
Earned 5월 24, 2026 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide
Earned 5월 22, 2026 EDT
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화
Earned 5월 22, 2026 EDT
Build Production-Ready Conversational Agents
Earned 5월 21, 2026 EDT
Build agents with CX Agent Studio
Earned 5월 13, 2026 EDT
Extend virtual agents with webhooks, tools, and Messenger integration
Earned 5월 13, 2026 EDT
생성형 플레이북으로 에이전트 만들기
Earned 5월 12, 2026 EDT
Conversational AI Voice and Chat Integrations
Earned 5월 11, 2026 EDT
Extend Conversational Agents Functionality with Webhooks and Tools
Earned 5월 11, 2026 EDT
Customer Experience Agent Studio: 기본사항
Earned 5월 7, 2026 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 핵심 서비스
Earned 5월 6, 2026 EDT
Introduction to Gemini Enterprise for Customer Experience
Earned 5월 6, 2026 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 기초
Earned 5월 3, 2026 EDT
스테이트풀(Stateful) 흐름으로 대화형 에이전트 만들기
Earned 4월 28, 2026 EDT
In this challenge lab, you will demonstrate your ability to add agents to a Gemini Enterprise app. You will build an agent with Agent Designer. And you will build a no-code agent with Agent Development Kit, deploy it to Agent Engine, and add it to the Gemini Enterprise app.
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In this challenge lab, you act as a Security Engineer deploying a secure Gemini Enterprise environment for Cymbal Bank. You will ground Gemini in web search and internal Workspace sources to ensure accurate, contextual responses. To maintain compliance, you will configure Model Armor policies to filter sensitive data and block threats like prompt injections and malicious URLs. Finally, you will manage specific end-user features to customize the AI experience safely
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이 과정에서는 Model Armor의 필수 보안 기능을 검토하고 서비스를 사용할 수 있도록 준비합니다. LLM과 관련된 보안 위험과 Model Armor가 AI 애플리케이션을 보호하는 방법을 알아봅니다.
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This course provides learners the knowledge to configure Workforce Identity Federation to grant Google Cloud and Gemini Enterprise access to users that authenticate using a third-party Identity Provider. The curriculum includes theory and demo videos covering workforce identity pools, OIDC and SAML providers, attribute mapping, IAM policies, and troubleshooting guidance.
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This course covers the technical side of deploying the Gemini Enterprise app. It discusses the overall architecture of GE, decisions to be made when provisioning the app infrastructure, and integrating enterprise data via Data Stores, Connectors. and Actions. The course also explores the kinds of agents that can be added to Gemini Enterprise. It offers guidance towards establishing a security perimeter using IAM, VPC Service Control, Context-Aware Access, and semantic controls deployed with Model Armor. Finally, it empowers administrators to fine-tune the end-user experience through comprehensive configuration options, and explains how administrators keep AI deployments secure, compliant, and performant through OpenTelemetry instrumentation and prompt logging.
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This course will guide you through designing customer engagements that result in successful, well-utilized Gemini Enterprise deployments. Study the art of change management, how to identify and engage sponsors, recruit early adopters, help your customer identify and address cultural change challenges and skills gaps, and effectively deliver project communications. Additionally, learn how to support your customer to plan, offer, conduct, and evaluate end-user training, leverage partner resources, and create essential project documents.
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In this challenge lab, you will act as a cloud engineer supporting the Cymbal Pools finance team. Your mission is to deploy a BigQuery-enabled agent to Agent Runtime to help process invoice data using natural language.
Rather than building from scratch, you inherit an unsecured deployment. You must establish basic data governance by configuring the Agent Development Kit (ADK), deploying the agent with a dedicated SPIFFE identity, identifying permission blocks, and applying least-privilege IAM roles so the agent can safely query and update the BigQuery database from the Agent Runtime Playground.
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As organizations rapidly deploy AI workforces, securing these autonomous systems becomes paramount. Secure Your Agents with Gemini Enterprise Agent Platform is a practical, security-first course designed to help you establish centralized, zero-trust control and comprehensive visibility over your AI ecosystem.
Instead of relying on theoretical frameworks, this course teaches you how to defend AI agents the way they are actually attacked—layer by layer, with identity and access at the absolute foundation.
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This course covers the technical side of governing an AI agent workforce using Agent Gateway, Agent Registry, and Policies. It discusses the overall architecture of centralized agent governance, focusing on managing agent sprawl and securing communication with internal systems. The course explores the infrastructure and enterprise networking required to deploy the Agent Gateway, including automated deployment with Terraform and configuring private egress via Private Service Connect. It offers guidance towards establishing a zero-trust security perimeter using unique agent identities with mTLS, per-tool authorization with REQUEST_AUTHZ, and granular CEL policies. Furthermore, it empowers administrators to implement content security guardrails using Model Armor and Cloud DLP to mitigate semantic threats like prompt injection and data leakage. Finally, the course explains how to manage tool discovery through the Agent Registry and ensure end-to-end observability and threat detection using…
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이 과정은 Google Cloud에서 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 배포, 관리, 최적화하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 일련의 강의와 실용적인 데모를 통해 Google Compute Engine(GCE)을 사용하는 고도로 맞춤 설정 가능한 환경부터 Google Kubernetes Engine(GKE)과 같은 관리형 솔루션에 이르기까지 다양한 배포 전략을 살펴봅니다. 특히 클러스터를 만들고 추론을 위해 GKE를 배포하는 방법도 배우게 됩니다.
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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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AI를 뒷받침하는 강력한 하드웨어가 궁금하신가요? 이 모듈에서는 성능 최적화된 AI 컴퓨터를 분석하고 그 중요성을 알려드립니다. CPU, GPU, TPU가 어떻게 AI 태스크를 초고속으로 처리하는지, 각각의 고유한 특징은 무엇인지, 그리고 AI 소프트웨어에서 이를 최대한 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 과정을 마치면 AI 프로젝트에 적합한 GPU를 선택하는 방법을 정확히 알게 되어 AI 워크로드를 처리할 때 현명한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.
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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.
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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 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 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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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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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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중급 BigQuery ML로 ML 모델 만들기 기술 배지 과정을 완료하면 BigQuery ML로 머신러닝 모델을 만들고 평가하여 데이터 예측을 수행하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.
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2부로 구성된 과정의 두 번째 순서인 'Google Cloud의 모니터링 가능성'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정을 수강하기 전에 1부인 Google Cloud의 로깅 및 모니터링을 먼저 완료하는 것이 좋습니다.
이번 과정에서는 Error Reporting, Cloud Trace, Cloud Profiler를 포함한 애플리케이션 성능 관리 도구에 대해 알아봅니다.
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Complete the Analyze patterns in conversational data with Customer Experience Insights skill badge to demonstrate your proficiency in analysing customer conversations with Cx Insights. After completing this challenge, you will be ready to deploy Cx Insights to improve customer service performance, and create better customer experiences.
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 assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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Data stores represent a simple way to make content available to many types of generative AI applications, including search applications, recommendations engines, Gemini Enterprise apps, Agent Development Kit agents, and apps built with Google Gen AI or LangChain SDKs. Connect data from many sources include Cloud Storage, Google Drive, chat apps, mail apps, ticketing systems, third-party file storage providers, Salesforce, and many more.
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This course introduces AI Applications. You will learn about the types of apps that you can create using AI Applications, the high-level steps that its data stores automate for you, and what advanced features can be enabled for Search apps.
(Please note Gemini Enterprise was previously named Google Agentspace, there may be references to the previous product name in this course.)
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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.
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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.
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초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.
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중급 Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 Terraform을 사용하는 코드형 인프라(IaC) 원칙, Terraform 구성으로 Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 관리, 효과적인 상태 관리(로컬 및 원격), 재사용성 및 구성을 위한 Terraform 코드 모듈화 등에 관한 기술을 입증하세요.
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The objective of this challenge lab is to evaluate agents using golden-based and scenario-based evaluation, implement advanced capabilities like guardrails, and deploy the agent to multiple channels including API and telephony.
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In this course you will discover the exciting new features and capabilities of Customer Experience Agent Studio (CX Agent Studio), design AI agents from the CLI using MCP servers, learn how to evaluate your agent's performance and implement the Quality Hill Climbing process. You will also find out how to set up your agent's memory to store, retrieve, and use information across conversation turns and implement callbacks for logging or authentication, configure guardrails to protect against malicious attempts and ensure aligned responses, and deploy the agent to various channels.
Additionally, you will explore the possible integrations between CX Agent Studio and CCaaS services and providers, including first party digital channel integrations with Google Telephony Platform (GTP), widgets and APIs, escalations to human agents through Google Cloud CCaaS and Gemini Enterprise for Customer Experience, and third party telephony and CCaaS integrations with providers such as Twillio or Salesfor…
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This course covers techniques for boosting and filtering search results, as well as the implementation of meta tags for advanced search control.
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Complete the Configure AI Applications to optimize search results skill badge to demonstrate your proficiency in configuring search results from AI Applications. You will be tasked with implementing search serving controls to boost and bury results, filter entries from search results and display metadata in your search interface.
Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content.
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 assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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This course will focus on Agent Assist, an AI-powered tool designed to enhance customer service interactions. In this course, you will learn how Agent Assist can enhance the productivity of human agents while interacting with customers through the chat channel. You’ll learn how to take full advantage of Agent Assist from Gemini Enterprise for Customer Experience, and its range of Gen AI features and functionality.
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This course introduces the Gemini Enterprise for Customer Experience (CX) Shopping Agent. It explores how agentic commerce is redefining consumer shopping and unlocking the potential for retailers to grow higher-quality demand and conversions. The presentation covers the value, product capabilities, onboarding process, architecture, and enterprise readiness of the Shopping Agent
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In this course, you'll learn to develop AI agents that answer questions using websites, documents, or structured data. You will explore AI Applications and understand the advantages of data store agents, including their scalability and security.
You'll learn about different data store types and also discover how to connect data stores to agents and add personalization for enhanced responses.
Finally, you'll gain insights into common search configurations and troubleshooting techniques.
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Do you want to keep your users engaged by suggesting content they'll love?
This course equips you with the skills to build a cutting-edge recommendations app using your own data with no prior machine learning knowledge. You learn to leverage AI Applications to build recommendation applications so that audiences can discover more personalized content, like what to watch or read next, with Google-quality results customized using optimization objectives.
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AI Applications provides built-in analytics for your Agent Search and Gemini Enterprise apps. Learn what metrics are tracked and how to view them in this course.
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Initial deployment of Agent Search and Gemini Enterprise apps takes only a few clicks, but getting the configurations right can elevate a deployment from a basic off-the-shelf app to an excellent custom search or recommendations experience.
In this course, you'll learn more about the many ways you can customize and improve search, recommendations, and Gemini Enterprise apps.
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In this course you will learn how to leverage Customer Experience Insights (CX Insights) to uncover hidden information from your contact center data to increase operational efficiency and drive data-driven business decisions.
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In this course you will learn how Agent Assist can enhance the productivity of human agents while interacting with customers through the voice channel, as well as the options available for integration with other platforms in the Conversational AI ecosystem.
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Gemini Notebook을 사용하여 Associate Cloud Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요.
Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 알아봅니다.
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Complete the Leverage best practices for developing, operating, and securing production-grade Conversational Agents skill badge to demonstrate your ability to implement a variety of best practices around development, deployment, and security. These will include: Using versions and environments, backing up with Git integration, leveraging test cases and CI/CD testing, tracking conversations with conversation history and logging, redacting data, and securing acceess to agent and webhook endpoints.
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 assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have develope…
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Complete the Improve customer and agent satisfaction with Agent Assist skill badge to demonstrate your proficiency in configuring basic conversational agents that can escalate actions to human agents, and configuring Agent Assist to help human agents with customer queries. You prove your knowledge in configuring Generators for summarization, classification and recommendation of tickets as well leverage tools such as Generative Knowledge Assist, to provide further context to human agents.
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 assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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Google Cloud의 로깅, 모니터링, 모니터링 가능성에 관한 2부 과정에 오신 것을 환영합니다. Google Cloud의 핵심 운영 도구는 크게 두 가지 카테고리로 나뉩니다. 운영 중심 구성요소와 애플리케이션 성능 관리 도구입니다. 이 과정에서는 Google Cloud의 로깅 및 모니터링에서는 로깅, 모니터링, 서비스 모니터링을 포함한 운영 중심 구성요소를 다룹니다. 이 과정을 수강한 후에는 Google Cloud의 모니터링 가능성(2부)을 완료하여 사용 가능한 애플리케이션 성능 관리 도구에 관해 알아보시기 바랍니다.
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Demonstrate the ability to create and deploy generative virtual agents with natural language using Vertex AI Agent Builder and augment responses by integrating Gemini responses with third party APIs and your own data stores
You will use the following technologies and Google Cloud services:
Vertex AI Agent Builder
Gemini
Cloud Functions
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Google Kubernetes Engine 시작하기 과정에 오신 것을 환영합니다. 애플리케이션과 하드웨어 인프라 사이에 위치하는 소프트웨어 레이어인 Kubernetes에 관심이 있으시다면 잘 찾아오셨습니다. Google Kubernetes Engine을 사용하면 Kubernetes를 Google Cloud에서 관리형 서비스로 사용할 수 있습니다.
이 과정의 목표는 흔히 GKE로 불리는 Google Kubernetes Engine의 기본사항을 소개하고 Google Cloud에서 애플리케이션을 컨테이너화하고 실행하는 방법을 설명하는 것입니다. 이 과정에서는 먼저 Google Cloud에 대해 기본적인 사항을 소개한 후 이어서 컨테이너 및 Kubernetes, Kubernetes 아키텍처, Kubernetes 작업에 대해 간략히 설명합니다.
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애플리케이션 실행을 위한 Cloud Run 서버리스 플랫폼을 소개하는 이 과정에서는
Cloud Run의 기본사항, 리소스 모델, 컨테이너 수명 주기에 대해 알아봅니다.
서비스 ID, 서비스 액세스 제어 방법, 그리고 Cloud Run에 배포하기 전에 애플리케이션을 로컬에서 개발하고 테스트하는 방법에 대해 배웁니다.
이 과정에서는 Google Cloud의 다른 서비스와 통합하여 완전한 기능을 갖춘 애플리케이션을 빌드하는 방법도 다룹니다.
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Explore the Generative AI features for Conversational Agents and how to incorporate them into stateful Flows.
Discover the possibilities with Generators, Generative Fallback, and Data Stores, as well as best practices and security settings for using these features.
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Demonstrate the ability to create and deploy deterministic virtual agents using Dialgflow CX and augment responses by grounding results on your own data integrating with Vertex AI Agent Builder data stores and leveraging Gemini for summarizations.
You will use the following technologies and Google Cloud services:
Vertex AI Agent Builder
Dialogflow CX
Gemini
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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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이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 효과적으로 개발하기 위해 니즈에 맞는 데이터베이스를 분석하고 선택하는 방법을 알아봅니다. 관계형 데이터베이스 및 NoSQL 데이터베이스를 살펴보고 Cloud SQL, AlloyDB, Spanner에 대해 자세히 알아보고 생성형 AI를 포함한 애플리케이션 요구사항에 맞게 데이터베이스의 강점을 활용하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 벡터 검색을 구성하고 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션해 봅니다.
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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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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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This course will equip you with the tools to develop complex conversational experiences in Conversational Agents using best practices to create production-ready agents.
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The objective of this challenge lab is to demonstrate your proficiency configuring agents in CX Agent Studio. You create agents, sub-agents and tools and run conversations in the preview agent.
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Complete the Extend agent functionality with Webhooks, Tools, and Integrations skill badge to demonstrate your ability to let conversational agents take actions. You will create a flow that calls a webhook and a playbook with a tool and combine them into a hybrid agent. You'll also prepare custom payload for rich content experiences in the Conversational Messenger.
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 assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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이 과정에서는 생성형 플레이북을 사용하여 대화형 에이전트의 대화형 환경을 빌드하는 방법을 알아봅니다. 플레이북에 대한 소개로 시작하여 첫 번째 플레이북을 설정하는 방법을 알아봅니다. 또한 할당량 한도 및 통합과 같은 주요 프로덕션 고려사항과 함께 테스트의 중요성에 대해서도 알아봅니다. 과정의 마지막에는 생성형 조정을 위한 플레이북 사용 방법을 보여주는 우수사례를 살펴봅니다.
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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.
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Connect conversational agents to external systems and APIs to expand what agents can do, designing an end-to-end system that is resilient, fault-tolerant and secure.
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이 과정은 대화형 설계자와 빌더가 Customer Experience Agent Studio(CX Agent Studio)를 사용하여 정교한 멀티 에이전트 및 멀티모달 고객 경험 에이전트를 설계, 빌드, 테스트하는 데 필요한 개념과 실무 기술을 갖추도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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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 course explores the different products and capabilities of Gemini Enterprise for Customer Experience, including CX Agent Studio, Agent Assist and CX Insights. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.
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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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대화형 에이전트의 흐름을 살펴보고 언어 모델을 사용해 결정론적 채팅 및 음성 상호작용 경험을 빌드하는 방법을 알아보세요. 요인, 인텐트, 항목과 같은 주요 개념과 이를 사용하여 대화형 에이전트를 만드는 방법을 살펴봅니다.
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