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개요

챌린지 실습에서는 특정 시나리오와 일련의 작업이 주어집니다. 단계별 안내를 따르는 대신, 과정의 실습에서 배운 기술을 사용하여 스스로 작업을 완료하는 방법을 알아내 보세요. 이 페이지에 표시되어 있는 자동 채점 시스템에서 작업을 올바르게 완료했는지 피드백을 제공합니다.

챌린지 실습을 진행할 때는 새로운 Google Cloud 개념에 대한 정보가 제공되지 않습니다. 학습한 기술을 응용하여 기본값을 변경하거나 오류 메시지를 읽고 조사하여 실수를 바로잡아야 합니다.

100점을 받으려면 시간 내에 모든 작업을 성공적으로 완료해야 합니다.

이 실습은 Gemini로 멀티모달 데이터 분석 및 추론 과정에 등록한 학습자에게 권장됩니다. 챌린지에 도전할 준비가 되셨나요?

기본 요건

이 실습을 시작하기 전에 다음 개념을 숙지해야 합니다.

• 기본 Python 프로그래밍
• 일반적인 API 개념
• Vertex AI Workbench의 Jupyter 노트북에서 Python 코드를 실행하는 방법

테스트 주제

이 챌린지에서는 모델을 사용하여 다음 작업을 수행합니다.

• 복잡한 멀티모달 프롬프트를 구성하고 실행하여 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 데이터를 분석합니다.
• 멀티모달 데이터에서 정형 정보(예: 감정 점수, 주요 주제, 객체 감지, 오디오 특성, 동작 인식)를 추출합니다.
• 여러 데이터 형식에서 인사이트를 종합하여 의미 있는 결론을 도출하고 활용 가능한 추천을 제공합니다.
• 결과를 효과적으로 전달할 수 있도록 모델의 출력 형식을 구조화된 마크다운 보고서로 지정합니다.

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

챌린지 시나리오

Cymbal Direct: 신제품 출시를 위한 소셜 미디어 참여 분석

Cymbal Direct는 다양한 활동에서 더 나은 결과를 낼 수 있도록 설계된 새로운 운동복 라인을 출시했습니다. Cymbal Direct는 대중의 인식과 잠재적인 시장 영향력을 측정하기 위해 여러 플랫폼에서 소셜 미디어 참여를 분석하는 업무를 진행합니다. 이 분석에는 다음이 포함됩니다.

• 텍스트: 고객 리뷰와 소셜 미디어 게시물에서 감정 및 주요 주제를 분석합니다.
• 이미지: 인플루언서와 고객이 게시한 의류 착용 이미지를 분석하여 스타일 트렌드와 착용 패턴을 파악합니다.
• 오디오: Cymbal Direct의 신제품 출시에 관한 최근 인터뷰가 담긴 팟캐스트 에피소드의 오디오 클립을 분석합니다.

목표는 마케팅 전략을 세부적으로 조정하고 제품을 개선하고 제품 포지셔닝을 강화하는 활용 가능한 인사이트를 Cymbal Direct에 제공하는 것입니다. 챌린지에 도전할 준비가 되셨나요?

작업 1. Vertex AI Workbench에서 노트북 열기

1. Google Cloud 콘솔의 탐색 메뉴()에서 Vertex AI > Workbench를 클릭합니다.

2. 인스턴스를 찾아 JupyterLab 열기 버튼을 클릭합니다.

Workbench 인스턴스의 JupyterLab 인터페이스가 새 브라우저 탭에서 열립니다.

참고: JupyterLab에 노트북이 표시되지 않는다면 다음 추가 단계에 따라 인스턴스를 재설정하세요.

1. JupyterLab의 브라우저 탭을 닫고 Workbench 홈페이지로 돌아갑니다.

2. 인스턴스 이름 옆의 체크박스를 선택하고 재설정을 클릭합니다.

3. JupyterLab 열기 버튼이 다시 사용 설정되면 1분 정도 기다린 후 JupyterLab 열기를 클릭합니다.

3. 파일을 클릭합니다.

4. 커널 선택 대화상자에서 사용 가능한 커널 목록 중 Python 3를 선택합니다.

5. 노트북에서 작업 1을 완료하여 라이브러리를 가져오고 생성형 AI SDK를 설치합니다.

작업 1을 완료하고 환경을 설정했다면 다음 섹션으로 넘어갈 준비가 된 것입니다.

이후 작업에서는 각 셀의 빠진 부분을 채우고 다음 섹션으로 넘어갑니다. 빠진 부분은 TODO라는 표시와 함께 이를 채우라는 안내가 표시됩니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 필요한 라이브러리 가져오기 및 생성형 AI SDK 설정

작업 2. 텍스트 데이터 분석 및 추론

이 작업에서는 모델을 사용하여 Cymbal Direct의 새로운 운동복에 대한 정보를 수집하고 텍스트 형식의 고객 리뷰 및 소셜 미디어 게시물을 분석합니다. 그런 다음 모델의 분석 결과를 마크다운 파일로 저장합니다. 이 파일은 마지막 작업에서 종합 보고서를 작성하는 데 사용합니다.

참고: 작업은 셀 안의 #TODO 섹션에 표시됩니다. 각 셀을 주의 깊게 읽고 올바르게 입력했는지 확인하세요. 진행 상황을 확인하여 셀을 올바르게 입력했는지 확인합니다.

노트북에서 작업 2. 고객 의견(텍스트) 분석 및 추론 섹션의 셀을 이 작업에 사용하세요.

을(를) 사용한 초기 분석

노트북의 을(를) 사용한 초기 분석 섹션에서 다음을 수행합니다.

1. 노트북 셀의 3. Gemini의 프롬프트 구성에서 TODO를 채워 Gemini 모델에 고객 리뷰와 소셜 미디어 게시물을 분석하도록 요청하는 프롬프트를 구성합니다.

2. 노트북 셀의 4. 프롬프트를 Gemini로 전송에서 TODO를 채워 프롬프트와 텍스트 데이터를 Gemini 모델로 전송합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 을(를) 사용한 초기 분석

을(를) 사용한 심층 분석: 고객 감정 추론

이 섹션에서는 Gemini 사고 모드를 사용하여 고객의 감정을 자세히 살펴보고 개선이 필요한 주요 영역을 파악합니다. 특히 긍정적 리뷰와 부정적 리뷰의 근본적인 이유를 이해하고 즉시 명확하게 확인하기 어려운 반복적인 주제를 밝히는 데 중점을 둡니다.

1. 노트북의 을(를) 사용한 심층 분석: 고객 감정 추론 섹션에 있는 1. Gemini의 프롬프트 구성에서 TODO를 채워 Gemini 모델에 고객 리뷰와 소셜 미디어 게시물을 더 자세히 분석하도록 요청하는 프롬프트를 구성합니다.

2. 2. Gemini 사고 모드를 사용한 심층 추론에서 TODO를 채워 프롬프트와 텍스트 데이터를 Gemini 모델로 전송합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 을(를) 사용한 심층 분석: 고객 감정 추론

작업 3. 시각적 콘텐츠 분석 및 추론

이 작업에서는 모델을 사용하여 Cymbal Direct의 새로운 운동복 라인과 관련된 이미지를 분석합니다. 목표는 이미지를 기반으로 스타일 트렌드와 고객 행동을 파악하는 것입니다. 모델로 분석한 결과는 마크다운 파일로 저장합니다. 이 파일은 마지막 작업에서 종합 보고서를 작성하는 데 사용합니다.

참고: 작업은 셀 안의 #TODO 섹션에 표시됩니다. 각 셀을 주의 깊게 읽고 올바르게 입력했는지 확인하세요. 이 페이지에서 진행 상황을 확인하여 셀을 올바르게 입력했는지 확인합니다.

노트북에서 작업 3. 시각적 콘텐츠 분석 및 추론: 스타일 트렌드와 고객 행동 섹션의 셀을 이 작업에 사용하세요.

을(를) 사용한 초기 분석

1. 노트북의 을(를) 사용한 초기 분석 섹션에 있는 3. Gemini의 프롬프트 구성에서 TODO를 채워 Gemini 모델에 Cymbal Direct의 새로운 운동복 라인이 포함된 이미지를 분석하도록 요청하는 프롬프트를 구성합니다.

2. 4. 프롬프트와 이미지를 Gemini로 전송에서 TODO를 채워 프롬프트와 이미지를 Gemini 모델로 전송합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 을(를) 사용한 초기 분석

을(를) 사용한 이미지 트렌드 추론

이제 Gemini 사고 모드를 사용해 시각적 요소를 심층 분석하고 컨텍스트, 타겟층, 잠재적인 마케팅 영향을 추론해 봅니다.

1. 노트북의 을(를) 사용한 이미지 트렌드 추론 섹션에 있는 1. Gemini의 프롬프트 구성에서 TODO를 채워 Gemini 모델에 이미지를 더 자세히 분석하도록 요청하는 프롬프트를 구성합니다.

2. '2. Gemini 사고 모드를 사용한 심층 추론'에서 TODO를 채워 프롬프트와 이미지를 Gemini 모델로 전송합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 을(를) 사용한 이미지 트렌드 추론

작업 4. 오디오 콘텐츠 분석 및 추론

이 작업에서는 모델을 사용하여 Cymbal Direct의 새로운 의류 라인에 관한 팟캐스트를 분석합니다. 여기에서 정보/감정을 추출하고 사용하여 회사에 필요한 인사이트를 생성합니다. 그런 다음 모델의 분석 결과를 마크다운 파일로 저장합니다. 이 파일은 마지막 작업에서 종합 보고서를 작성하는 데 사용합니다.

이 오디오 클립은 새로운 운동복 라인을 주제로 한 Cymbal Direct 담당자의 인터뷰를 담은 팟캐스트 에피소드의 일부입니다. 오디오 클립의 대화는 디자인, 특징, 타겟층, 마케팅 전략 등 운동복의 다양한 측면을 다룹니다.

참고: 작업은 셀 안의 #TODO 섹션에 표시됩니다. 각 셀을 주의 깊게 읽고 올바르게 입력했는지 확인하세요. 진행 상황을 확인하여 셀을 올바르게 입력했는지 확인합니다.

노트북에서 작업 4. 오디오 콘텐츠 분석 및 추론: 고객 인식 섹션의 셀을 이 작업에 사용하세요.

을(를) 사용한 초기 분석

1. 노트북의 을(를) 사용한 초기 분석 섹션에 있는 1. Gemini의 프롬프트 구성에서 TODO를 채워 Gemini 모델에 Cymbal Direct의 새로운 운동복 라인을 주제로 한 대화의 오디오 녹음 파일을 분석하도록 요청하는 프롬프트를 구성합니다.

2. 2. 프롬프트와 오디오를 Gemini로 전송에서 TODO를 채워 프롬프트와 오디오 데이터를 Gemini 모델로 전송합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 을(를) 사용한 초기 분석

을(를) 사용한 오디오 인사이트 추론

이 섹션에서는 Gemini 사고 모드를 사용하여 대화를 더 심층적으로 분석하고, 고객 만족도를 추론하고, 영향을 미치는 요인을 추정하고, 데이터 기반 추천을 생성합니다.

1. 노트북의 을(를) 사용한 오디오 인사이트 추론 섹션에 있는 1. Gemini의 프롬프트 구성에서 TODO를 채워 Gemini 모델에 오디오 녹음 파일을 더 자세히 분석하도록 요청하는 프롬프트를 구성합니다.

2. 2. Gemini 사고 모드를 사용한 심층 추론에서 TODO를 채워 프롬프트와 오디오 데이터를 Gemini 모델로 전송합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 을(를) 사용한 오디오 인사이트 추론

작업 5. 멀티모달 인사이트 종합

마지막 작업에서는 이전에 분석한 텍스트, 이미지, 오디오 데이터에서 얻은 인사이트를 종합합니다. 모델을 사용해 각 형식에서 도출된 결과를 통합한 종합 보고서를 생성하여 Cymbal Direct의 새로운 운동복 라인과 관련된 고객의 감정, 스타일 선호도, 주요 트렌드를 전체적으로 파악합니다.

그런 다음 모델에서 생성한 최종 보고서를 마크다운 파일로 저장하고 검토 및 평가를 위해 Cloud Storage에 업로드합니다. 이 종합 보고서는 Cymbal Direct의 소중한 리소스가 되어 고객 인식과 마켓 트렌드에 관한 철저한 이해를 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내리고 전략을 최적화하는 데 사용됩니다.

참고: 작업은 셀 안의 #TODO 섹션에 표시됩니다. 각 셀을 주의 깊게 읽고 올바르게 입력했는지 확인하세요. 이 페이지에서 진행 상황을 확인하여 셀을 올바르게 입력했는지 확인합니다.

1. 노트북의 작업 5. 멀티모달 인사이트 종합: 종합 보고서 생성 섹션에 있는 3. Gemini의 프롬프트 구성에서 TODO를 채워 Gemini 모델에 통합된 분석 결과에 기반한 종합 보고서를 생성하도록 요청하는 프롬프트를 구성합니다.

2. 4. 프롬프트를 Gemini로 전송에서 TODO를 채워 프롬프트를 Gemini 모델로 전송합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 멀티모달 인사이트 종합: 종합 보고서 생성

수고하셨습니다

수고하셨습니다. 이 실습에서는 모델을 활용하여 텍스트, 이미지, 오디오를 포함한 멀티모달 데이터를 분석하고 Cymbal Direct의 새로운 운동복 라인에 대한 유용한 인사이트를 얻었습니다. 이 실습을 통해 효과적인 프롬프트를 구성하고, 추론 및 사고 예산을 활용하고, 활용 가능한 추천이 포함된 종합 보고서를 생성하는 역량을 입증했습니다.

다음 단계/자세히 알아보기

Gemini에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.

• Gemini 개요
• Vertex AI의 생성형 AI 문서
• YouTube의 생성형 AI
• Vertex AI 설명서에서 생성형 AI를 위한 선별된 노트북 갤러리를 검색하며 살펴보세요.
• Google Cloud 생성형 AI 저장소에서 다른 노트북과 샘플을 찾아보세요.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2025년 10월 27일

실습 최종 테스트: 2025년 10월 27일

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