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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

RANAJIT DHAR

회원 가입일: 2025

다이아몬드 리그

18083포인트
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 4 Earned 12월 23, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 3 Earned 12월 23, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 2 Earned 12월 23, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 1 Earned 12월 23, 2025 EST
Level 3: Cloud Development Essentials Earned 12월 14, 2025 EST
Level 2: Strategic Cloud Security and Intelligent Network Design Earned 12월 13, 2025 EST
Level 1: Applied Intelligence and Cloud Architecture Earned 12월 9, 2025 EST
Level 1: Advanced Cloud Integration and Data Intelligence Earned 11월 20, 2025 EST
이미지 생성 소개 Earned 10월 27, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 1 Earned 10월 27, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 2 Earned 10월 26, 2025 EDT
Level 1: Scalable Systems Earned 10월 26, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 3 Earned 10월 25, 2025 EDT
Skills Boost Arcade Trivia October 2025 Week 4 Earned 10월 25, 2025 EDT
Level 2: Cloud Operations and Application Management Earned 10월 24, 2025 EDT
엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini Earned 10월 24, 2025 EDT
Level 3: Generative AI Earned 10월 24, 2025 EDT
Configure Gemini Code Assist for Organizations Earned 10월 23, 2025 EDT
Deploy and Scale AI Models with Cloud Run Earned 10월 23, 2025 EDT
AI Boost Bites: Your Personal Feedback Agent Earned 10월 23, 2025 EDT
Model Armor: 안전한 AI 배포 Earned 10월 23, 2025 EDT
AI 보안 소개 Earned 10월 23, 2025 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 개인 정보 보호 및 안전 Earned 10월 23, 2025 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 해석 가능성 및 투명성 Earned 10월 23, 2025 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향 Earned 10월 23, 2025 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가 Earned 10월 23, 2025 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 10월 23, 2025 EDT
Google Skills Arcade Certification Zone October 2025 Earned 10월 22, 2025 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 9월 7, 2025 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 9월 7, 2025 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 9월 7, 2025 EDT
AI Boost Bites: Project Notebooks Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Email Content Creation Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Create Docs in Seconds Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Tame Your Inbox with AI Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Slide Summaries Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: No-Code Sheets & Scripts Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Amplify Exec Voices with AI Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Exec Summaries with Gemini Gems Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Image-to-Sheets Hack Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Poke Holes in Your Strategy Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Personalization with customized prompts Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: TL;DR with Gemini in Docs & Drive Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Content Generation with Gemini Made Easy Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 9월 4, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems – Your ultimate marketing sidekick Earned 9월 4, 2025 EDT
생성형 AI 소개 Earned 9월 1, 2025 EDT
Vertex AI의 Gemini API로 생성형 AI 살펴보기 Earned 8월 12, 2025 EDT
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 Earned 8월 12, 2025 EDT
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 Earned 8월 12, 2025 EDT
Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기 Earned 8월 8, 2025 EDT
Vertex AI의 프롬프트 설계 Earned 8월 6, 2025 EDT

Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December Week 4! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December Trivia Week 4 badge!

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Every day, millions of apps depend on fast data reads, stable networks, and reliable backend logic to keep users connected. Delivering that experience starts with strong development and foundational skills. In this challenge, you’ll level up through ACE App Dev labs, write to Firestore using Python and TypeScript, and build confidence with essential Linux commands. You’ll also strengthen your networking basics. These labs give you the core abilities every cloud developer needs—clean app logic, solid network understanding, and command-line fluency.

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Organizations today rely on secure data controls, resilient network design, and AI-driven insights to operate confidently at scale. In this challenge, you’ll manage Vault policies and tokens, validate SQL Server workloads, and visualize security alerts using Google SecOps. You’ll also establish VPC-to-VPC and hybrid connectivity with NCC and steer global traffic with Cloud DNS geolocation policies. On the AI side, you’ll improve speech recognition accuracy and extract, analyze, and translate text using Cloud ML and Natural Language tools. These labs show how modern cloud systems stay protected, connected, and intelligent in an ever-evolving environment.

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Intelligent systems today process everything from scanned invoices to massive data lakes, all while powering apps that users expect to work instantly. Handling that complexity calls for advanced AI, strong governance, and dependable cloud architecture. In this challenge, you’ll extract insights from documents with Document AI, organize and manage distributed data using Dataplex, and secure sensitive information with Cloud KMS. You’ll also deploy containerized apps on Kubernetes Engine, build real-time backends with Firebase, create no-code chat apps with AppSheet, and monitor live activity through Streamlit. These labs show how modern cloud solutions combine intelligence and architecture to stay efficient, secure, and ready for anything.

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Over 90% of enterprises rely on APIs to accelerate innovation and streamline connectivity across systems. In this challenge, you’ll learn how Apigee X helps modernize, publish, and secure APIs—enabling seamless communication between applications and services. You’ll also explore Looker, Cloud SQL, and Database Migration Service to transform raw data into actionable insights and migrate workloads securely to the cloud. Together, these labs highlight how intelligent integration powers agility, scalability, and smarter decision-making in today’s digital ecosystem.

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이 과정에서는 최근 이미지 생성 분야에서 가능성을 보여준 머신러닝 모델 제품군인 확산 모델을 소개합니다. 확산 모델은 열역학을 비롯한 물리학에서 착안했습니다. 지난 몇 년 동안 확산 모델은 연구계와 업계 모두에서 주목을 받았습니다. 확산 모델은 Google Cloud의 다양한 최신 이미지 생성 모델과 도구를 뒷받침합니다. 이 과정에서는 확산 모델의 이론과 Vertex AI에서 이 모델을 학습시키고 배포하는 방법을 소개합니다.

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Every minute, people upload more than 500 hours of video to YouTube, while apps worldwide handle millions of users at once. Managing that kind of demand requires powerful, scalable cloud solutions. In this challenge, you’ll store and serve media in Cloud Storage, deploy apps on Kubernetes Engine, and connect networks with VPC peering. You’ll also explore Cloud Functions, Cloud Run, IAM, and load balancing for secure, reliable systems—plus dive into Dataproc and Video Intelligence for smarter data insights. These labs show how today’s apps scale, stay secure, and keep delivering when demand never slows down!

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Modern applications rely on scalable infrastructure, secure identity management, and real-time monitoring to perform reliably. In this challenge, you’ll learn to configure Cloud Storage buckets for website hosting, deploy containers with Google Kubernetes Engine, and manage authentication and authorization with Vault. Explore Cloud Spanner for highly available databases, troubleshoot data models in Looker, and improve LookML projects for usability. You’ll also monitor logs, create alerts, and dive into Cloud Functions across Go, Node.js, .NET, and PHP to build responsive, secure, and scalable cloud applications.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 Google 제품 및 서비스를 사용해 애플리케이션을 개발, 테스트, 배포, 관리하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini의 도움을 받아 웹 애플리케이션을 개발 및 빌드하고, 애플리케이션의 오류를 수정하고, 테스트를 개발하고, 데이터를 쿼리하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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Nearly 1 in 3 people worldwide already use AI chatbots in their daily lives, and more than 90% of companies are exploring generative AI for work and learning. In this challenge, you’ll chat with bots that can talk about movies and music, and help you practise French, Spanish, Hindi, Mandarin, and Portuguese. You’ll also explore AI study partners designed for cloud roles like architect, engineer, and digital leader. These labs show how AI can make learning easier, more interactive, and a lot more fun.

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This course is designed for Google Cloud developers and DevOps engineers who have basic knowledge of the Google Cloud console and are responsible for configuring Gemini Code Assist for an organization. The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions. The course also shows you how to configure and manage Gemini Code Assist within an organization.

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AI inference is the process of using a trained machine learning model to make predictions on new, unseen data by applying learned patterns. This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run. It is useful for those familiar with cloud-based serverless application deployment solutions, but who may not have experience with running AI inference using Google Cloud serverless products. The course includes examples that deploys a model for AI inference with GPUs and integrates gen AI apps with data storage services.

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This video covers how to build a personalized "Work with Me" agent using Gemini Gems, which helps streamline foundational feedback and makes your meetings more strategic and efficient.

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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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인공지능(AI)은 혁신적인 가능성을 제공하지만 새로운 보안 문제의 원인이 되기도 합니다. 이 과정에서는 보안 및 데이터 보호 리더가 조직 내에서 AI를 안전하게 관리하는 데 필요한 전략을 살펴봅니다. AI 관련 위험을 사전에 식별 및 완화하고, 민감한 정보를 보호하며, 규정을 준수하고, 복원력 높은 AI 인프라를 빌드하는 프레임워크를 학습합니다. 이러한 전략이 실제 시나리오에서 어떻게 적용되는지 살펴보기 위해 4가지 산업별 사례를 선별했습니다.

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이 과정에서는 AI 개인 정보 보호 및 안전에 관한 중요한 주제를 소개합니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 AI 개인 정보 보호 및 안전 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.

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이 과정에서는 AI 해석 가능성과 투명성의 개념을 소개합니다. 개발자와 엔지니어에게 AI 투명성이 얼마나 중요한지를 설명합니다. 데이터와 AI 모델 모두에서 해석 가능성과 투명성을 구현하는 데 도움이 되는 실용적인 방법과 도구를 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 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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Google Cloud Certifications provide a tangible way for you to demonstrate your skills to potential or current employers. These certifications incorporate performance-based questions, testing your hands-on expertise through practical tasks. Begin your journey towards becoming a Google Certified Professional with the help of the Arcade Cert Zone.

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기업에서 인공지능과 머신러닝의 사용이 계속 증가함에 따라 책임감 있는 빌드의 중요성도 커지고 있습니다. 대부분의 기업은 책임감 있는 AI를 실천하기가 말처럼 쉽지 않습니다. 조직에서 책임감 있는 AI를 운영하는 방법에 관심이 있다면 이 과정이 도움이 될 것입니다. 이 과정에서 책임감 있는 AI를 위해 현재 Google Cloud가 기울이고 있는 노력, 권장사항, Google Cloud가 얻은 교훈을 알아보면 책임감 있는 AI 접근 방식을 구축하기 위한 프레임워크를 수립할 수 있을 것입니다.

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책임감 있는 AI란 무엇이고 이것이 왜 중요하며 Google에서는 어떻게 제품에 책임감 있는 AI를 구현하고 있는지 설명하는 입문용 마이크로 학습 과정입니다. Google의 7가지 AI 원칙도 소개합니다.

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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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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

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This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.

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This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.

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This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.

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This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.

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This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.

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This video covers how to use Gemini in Gmail to draft new emails, refine their tone, respond with context from Drive files, and use smart reply suggestions.

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This video covers how to use the 'Help me create' feature in Google Docs to generate a complete, formatted document by referencing content from other files in your Drive.

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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.

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This video covers how to use Gemini in Gmail to summarize emails, find information, and draft replies, helping you manage your inbox more efficiently.

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This video covers how to use Gemini in Slides to automatically generate meeting recaps and draft follow-up emails, which can streamline your post-meeting workflow and save you time.

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This video covers how you can leverage Gemini's advanced AI capabilities within Google Sheets to effortlessly pull data and generate insights in minutes, all without the need for any technical or coding background.

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This video will cover how to leverage Gemini Gems to create authentic social media posts in your leader's unique voice. Learn to overcome the challenge of scaling executive social presence by training a Gem with writing samples and clear instructions. Discover how to generate engaging posts quickly, saving time while amplifying thought leadership and ensuring authenticity.

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This video covers how you can create your own Brevity Gem to summarize and transform messy notes or long documents into clear, concise, executive-ready summaries.

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This video covers how to use Gemini and Apps Script to automate manual tasks across Google Workspace. You'll learn to prompt Gemini to generate Apps Script code that automatically drafts email reminders in Google Sheets for tasks not marked 'Complete.' Automate your workflow with little to no technical expertise, freeing up time for more important work and eliminating manual follow-ups.

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This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.

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This video covers how to eliminate tedious manual data entry using Gemini. Learn how to take a picture or screenshot of data (from PDFs, paper, or images) and prompt Gemini to instantly convert it into a structured Google Sheet. Discover this simple hack to save countless hours transcribing data, turning Gemini into your personal data entry assistant. Just snap, prompt, and export!

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AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.

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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

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This video covers how to personalize your Gemini results in Google Workspace. Learn to incorporate documents and research papers directly into your prompts using the "@" symbol to get more targeted and relevant AI output tailored to your needs.

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This video covers how you can use Gemini to summarize long documents in Google Workspace, so you can quickly get the information you need and save time. You'll learn how to use Gemini to summarize entire documents or just selected text, as well as how to use Gemini in Drive to summarize across multiple files.

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This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.

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This video will cover how you can leverage Gemini's advanced AI capabilities in Google Docs to brainstorm ideas, draft various marketing content, and collaborate with your team.

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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.

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This video covers how to create your own Gemini Gems, advanced AI capabilities that can automate repetitive tasks and supercharge your productivity.

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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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중급 Vertex AI의 Gemini API로 생성형 AI 살펴보기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트를 생성하고, 향상된 콘텐츠 제작을 위해 이미지 및 동영상을 분석하고, Gemini API 내에서 함수 호출 기법을 적용하는 기술 역량을 입증하세요. 정교한 Gemini 기법을 활용하고, 멀티모달 콘텐츠 생성을 살펴보고, AI 기반 프로젝트의 기능을 확장하는 방법을 알아보세요.

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중급 Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 기술 배지 과정을 완료하여 다음 기술 역량을 입증하세요. 멀티모달 프롬프트를 사용하여 텍스트 및 시각적 데이터에서 정보 추출, 동영상 설명 생성, Gemini의 멀티모달 기능을 사용하여 동영상은 물론 그 밖의 추가 정보 검색, 텍스트와 이미지가 포함된 문서의 메타데이터 구축, 모든 관련 텍스트 청크 가져오기, Gemini의 멀티모달 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 인용 문구 인쇄 등이 있습니다.

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중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 방법을 배울 수 있습니다.

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초급 'Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기' 기술 배지 과정을 완료하여, 이미지 인식, 자연어 처리, Google의 강력한 Gemini 및 Imagen 모델을 사용한 이미지 생성, Vertex AI Platform에 애플리케이션 배포 등의 기술을 입증하세요.

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초급 Vertex AI의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Vertex AI 내 프롬프트 엔지니어링, 이미지 분석, 멀티모달 생성형 기술과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 효과적인 프롬프트를 만들고 생성형 AI 출력을 안내하며 실제 마케팅 분야 시나리오에 Gemini 모델을 적용하는 방법을 알아보세요.

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