Gemini Enterprise로 더 신속하게 지식 교환
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Gemini Enterprise 소개
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Google Cloud 에이전트 이해하기
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생성형 AI 에이전트: 조직 혁신
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생성형 AI 앱: 업무 혁신
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생성형 AI: 환경 살펴보기
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생성형 AI: 기본 개념 이해
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생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
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Agent Assist and its Gen AI Capabilities
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생성형 AI 소개
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직원들이 검색창 하나로 문서 스토리지, 이메일, 채팅, 티켓 시스템, 기타 데이터 소스에서 특정 정보를 찾을 수 있도록 설계된 강력한 도구인 Gemini Enterprise에는 Google의 전문적인 검색 및 AI 기술이 통합되어 있습니다. 또한 Gemini Enterprise 어시스턴트를 사용하면 브레인스토밍 및 조사는 물론 문서 개요를 작성하고 캘린더 일정에 동료를 초대하는 등의 작업에 도움이 되므로 직원들이 지식 관련 작업과 모든 종류의 협업을 빠르게 진행할 수 있습니다.
(Gemini Enterprise의 이전 명칭은 Google Agentspace였으며, 이 과정에서 이전 제품 이름이 언급될 수 있습니다.)
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이 과정에서는 AI 에이전트, 엔터프라이즈 검색, NotebookLM, 지능형 데이터 액세스를 결합하여 조직의 과제를 해결하는 강력한 플랫폼인 Gemini Enterprise를 소개합니다. 학습자는 실제 사례와 실습을 통해 Gemini Enterprise 기능을 실제 비즈니스 요구사항에 적용하고, 아키텍처를 설명하며, 역할에 따 데이터 액세스 및 개인 정보 보호를 처리하는 방법을 익힐 수 있습니다.
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이 과정에서는 Vertex AI Agent Builder, Gemini Enterprise, 대화형 에이전트, 에이전트 개발 키트를 포함해 Google Cloud의 에이전트 플랫폼에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 학습자는 각 제품의 고유한 기능을 이해하고, 특정 사용 사례에 가장 적합한 솔루션을 구별하며, 검색 및 채팅 애플리케이션 제작에 필요한 기초 지식을 습득하게 됩니다.
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생성형 AI 에이전트: 조직 혁신'은 Gen AI Leader 학습 과정의 다섯 번째이자 마지막 과정입니다. 이 과정에서는 조직이 어떻게 커스텀 생성형 AI 에이전트를 사용해 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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Unlock the power of generative AI to create intelligent, automated agents. After completing this course, you'll be equipped to develop a data store agent that can instantly answer complex questions by automatically extracting and synthesizing information from your websites, documents, or structured data. Say goodbye to static FAQs—your new agent will provide dynamic, accurate answers and even surface the original source URLs, all with a simple and rapid setup.
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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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