Gretchen Grajales
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실버 리그
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생성형 AI 에이전트: 조직 혁신
Earned 6월 5, 2025 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신
Earned 6월 3, 2025 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기
Earned 6월 3, 2025 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해
Earned 5월 25, 2025 EDT
Google Workspace 문제 해결
Earned 5월 24, 2025 EDT
Google Workspace 보안
Earned 5월 24, 2025 EDT
Google Workspace 데이터 거버넌스
Earned 5월 17, 2025 EDT
Google Workspace 핵심 서비스
Earned 5월 17, 2025 EDT
Google Workspace 사용자 및 리소스 관리
Earned 4월 27, 2025 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치
Earned 4월 26, 2025 EDT
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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이 과정은 Google Workspace 관리자가 일반적인 Google Workspace 문제를 해결할 수 있도록 설계되었습니다. 학습자는 Gmail, Calendar, Drive에서 문제를 진단하고 해결하는 방법과 관리 콘솔을 탐색하는 방법을 연습하게 됩니다. 또한 감사 로그를 분석하여 보안 문제를 해결하고 정보를 수집하고 제공되는 리소스를 사용하여 기술 문제를 해결하고 신고하는 과정을 경험합니다.
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이 과정에서는 학습자에게 Google Workspace 환경을 보호할 수 있는 역량을 제공합니다. 학습자는 안전한 비밀번호 정책과 2단계 인증을 구현하여 사용자 액세스를 제어하게 됩니다. 그런 다음 보안 조사 도구를 활용하여 보안 위험을 선제적으로 식별하고 이에 대응합니다. 다음으로 보안을 보장하기 위해 서드 파티 앱 액세스 및 휴대기기를 관리합니다. 마지막으로 학습자는 조직 데이터를 보호하기 위해 이메일 보안 및 규정 준수 조치를 시행합니다.
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이 과정에서는 Google Workspace 환경 내에서 데이터를 관리하는 기술을 학습자에게 알려줍니다. 데이터 유출을 방지하기 위해 Gmail 및 Drive의 데이터 손실 방지 규칙을 살펴봅니다. 그런 다음 데이터 보관, 보존, 검색을 위해 Google Vault를 사용하는 방법을 배웁니다. 다음으로 규정을 준수하기 위해 데이터 리전과 내보내기 설정을 구성하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 학습자는 라벨을 사용해 데이터를 분류하여 조직과 보안을 강화하는 방법을 살펴보게 됩니다.
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이 과정은 학습자가 Google Workspace 핵심 서비스를 포괄적으로 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 학습자는 Gmail, Calendar, Drive, Meet, Chat, Docs를 비롯한 서비스의 설정을 사용 설정, 중지, 구성하는 방법을 살펴보게 됩니다. 다음으로 Gemini를 배포하고 관리하여 사용자 역량을 강화하는 방법도 알아봅니다. 마지막으로 학습자는 AppSheet와 Apps Script의 사용 사례를 통해 작업을 자동화하고 Google Workspace 애플리케이션의 기능을 확장하는 방법을 살펴봅니다.
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이 과정은 Google Workspace의 사용자 및 리소스 관리를 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 학습자는 조직 요구사항에 맞는 조직 단위의 구성을 살펴보게 됩니다. 다양한 유형의 Google 그룹을 관리하는 방법도 알아봅니다. 또한 Google Workspace 내에서 도메인 설정을 관리하기 위한 전문성을 향상시킵니다. 마지막으로 학습자는 Google Workspace 환경 내에서 리소스를 최적화하고 구조화하는 방법을 익히게 됩니다.
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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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