01
Vertex AI Gemini API를 사용한 멀티모달 검색 증강 생성(RAG)
이 실습에서는 Vertex AI Gemini API를 사용하여 멀티모달 검색 증강 생성(RAG)을 수행하는 방법을 알아봅니다.
Google Cloud Next 2025
Get a head start on Google Cloud Next 2025 with a learning path designed for all skill levels. Explore core topics like data analytics, machine learning, and security through hands-on labs, building practical experience and confidence. A great path for developers looking to boost their skills before and after the event.
02
Custom Document Extraction with Document AI Workbench
In this lab, you will create and train a Custom Document Extractor that processes W-2 (US tax form) documents.
03
Vertex AI Studio 시작하기
이 실습에서는 Vertex AI Studio에서 Gemini의 멀티모달 기능으로 프롬프트와 대화를 만드는 방법을 알아봅니다.
04
Gemini 2.0 Flash 소개
이 실습에서는 Vertex AI의 Gemini API와 Google Gen AI SDK for Python에서 Gemini 2.0 Flash 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다.
05
Intro to Generating and Executing Python Code with Gemini 2.0
In this lab, you will learn how to generate and execute code using the Gemini API in Vertex AI and the Google Gen AI SDK for Python with the Gemini 2.0 Flash model.
06
Introduction to Vertex AI Embeddings: Text and Multimodal
In this lab, you will explore the Vertex AI Embeddings API for both Text and Multimodal (Images and Video) use cases.
07
Build a Chat Application using the Gemini API on Cloud Run
In this lab, you build and deploy an AI-based chat application on Cloud Run that utilizes a Gemini model.
08
Build a DIY Multimodal Question Answering System with Vertex AI
In this lab, you will learn how to build a question answering system that understands both text and images with Vertex AI.
09
Cloud Run에서 Gemini Pro와 통합된 Streamlit 앱 배포하기
이 실습에서는 Cloud Run에서 Gemini Pro와 통합된 Streamlit 앱을 배포하는 방법을 알아봅니다.
10
SQL을 사용해 Gemini로 고객 리뷰 분석하기
BigQuery 머신러닝과 원격 모델(Gemini)을 함께 사용하여 SQL로 고객 리뷰를 분석하는 방법에 대해 알아봅니다.
11
BigQuery의 Gemini로 코드 개발
이 실습에서는 BigQuery에서 Gemini의 코드 생성, 설명, 추천을 사용하는 방법을 알아봅니다.
12
BigQuery의 Gemini로 데이터 탐색
이 실습에서는 BigQuery의 Gemini와 함께 테이블 탐색기, 데이터 인사이트 기능을 사용하는 방법을 알아봅니다.
13
BigQuery로 RAG 애플리케이션 만들기
이 실습에서는 임베딩, 벡터 검색 등의 RAG 파이프라인을 만들고 BigQuery의 Gemini를 사용해 응답을 생성하는 방법을 알아봅니다.
14
Looker Studio 및 BigQuery를 사용하여 BI 대시보드 빌드
이 실습에서는 Looker Studio를 사용하여 백엔드에서 BigQuery로 구동되는 BI 대시보드를 프런트엔드로 빌드하는 방법을 알아봅니다.
15
Loading Data into Cloud SQL
In this lab, you import data from CSV text files into Cloud SQL and then carry out some basic data analysis using simple queries.
16
Cloud Spanner - Database Fundamentals
In this lab, you perform basic administrative tasks within a Cloud Spanner instance.
17
Migrating to AlloyDB from PostgreSQL Using Database Migration Service
In this lab, you migrate a stand-alone PostgreSQL database (running on a virtual machine) to AlloyDB for PostgreSQL using a continuous Database Migration Service job with VPC peering for connectivity.
18
Debugging Apps on Google Kubernetes Engine
This lab teaches you how logging works on GKE and some best practices for log collection by going through some common logging use cases.
19
Continuous Delivery with Google Cloud Deploy
Create a delivery pipeline using Google Cloud Deploy, create a release for a basic application, and promote the application through a series of Google Kubernetes Engine targets
20
Analyze BigQuery Usage with Log Analytics
Use Log Analytics for in-depth usage logs analysis through SQL querires from the Cloud Logging page.
21
처리량이 높은 VPN 빌드
이 실습에서는 안전하고 처리량이 높은 VPN을 만들고 그 속도를 테스트하는 방법을 알아봅니다.
22
Kubernetes를 사용한 Cloud 조정
이 실습에서는 Google Kubernetes Engine을 사용하여 완전한 Kubernetes 클러스터를 프로비저닝하고, kubectl을 사용하여 Docker 컨테이너를 배포 및 관리하며, Kubernetes의 배포 및 서비스를 사용하여 애플리케이션을 마이크로서비스로 분할하는 방법을 알아봅니다.
23
Creating Cross-region Load Balancing
This lab demonstrates how to create an HTTP(S) load balanced that forwards traffic to instances in two different regions.
24
Terraform을 사용하는 코드형 인프라
이 실습에서는 클라우드 환경에서 Terraform을 사용하여 인프라를 빌드하고, 변경하고, 프로비저닝하고, 폐기합니다.
25
네트워킹 기초 - Networking
네트워크를 설정하고 서브네트워크 3개를 추가한 다음 방화벽 규칙을 적용하는 방법을 알아봅니다.
26
VPC 네트워킹 기초
이 실습에서는 방화벽 규칙과 2개의 VM 인스턴스가 있는 자동 모드 VPC 네트워크를 만든 후 VM 인스턴스의 연결을 살펴봅니다.
27
Dataflow와 BigQuery를 사용하여 Google Cloud에서 ETL 처리하기(Python)
이 실습에서는 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에서 데이터를 수집하고 BigQuery로 변환하는 여러 데이터 파이프라인을 빌드합니다.
28
Gmail Sentiment Analysis with Gemini and Vertex AI
In this lab you build a Google Workspace add-on that uses Gemini and Vertex AI to analyze Gmail sentiment, automatically labeling negative emails for prioritized handling.