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Manoj K

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골드 리그

6580포인트
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 1월 8, 2026 EST
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 1월 3, 2026 EST
프로페셔널 머신러닝 엔지니어 학습 가이드 Earned 1월 2, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini Gems – Your ultimate marketing sidekick Earned 1월 2, 2026 EST
AI Boost Bites: Personalization with customized prompts Earned 1월 2, 2026 EST
Google Cloud에서 데이터 저장, 처리, 관리하기 - 명령줄 Earned 12월 31, 2025 EST
BigQuery로 스트리밍 분석 Earned 12월 31, 2025 EST
Google 데이터 클라우드로 데이터 공유하기 Earned 12월 31, 2025 EST
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 Earned 12월 31, 2025 EST
Google Cloud 네트워크 개발 Earned 12월 31, 2025 EST
Google Cloud에서 Kubernetes 관리 Earned 12월 29, 2025 EST
Google Cloud에 CI/CD 파이프라인 구현하기 Earned 12월 29, 2025 EST
Firebase로 서버리스 앱 개발 Earned 12월 28, 2025 EST
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 Earned 12월 25, 2025 EST
Cloud Run Functions를 활용하여 서버리스 애플리케이션 구축하기 Earned 12월 23, 2025 EST
Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기 Earned 12월 21, 2025 EST
Sensitive Data Protection 시작하기 Earned 12월 17, 2025 EST
Document AI로 데이터 캡처 자동화하기 Earned 12월 13, 2025 EST
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 12월 12, 2025 EST
AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned 11월 30, 2025 EST
AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 11월 30, 2025 EST
AI Boost Bites: TL;DR with Gemini in Docs & Drive Earned 11월 30, 2025 EST
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace Earned 11월 30, 2025 EST
AI Boost Bites: Content Generation with Gemini Made Easy Earned 11월 30, 2025 EST
AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 11월 30, 2025 EST
AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned 11월 30, 2025 EST
AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned 11월 30, 2025 EST
AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned 11월 30, 2025 EST
AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned 11월 30, 2025 EST
AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 11월 30, 2025 EST
Vertex AI의 프롬프트 설계 Earned 11월 11, 2025 EST
책임감 있는 AI 소개 Earned 11월 2, 2025 EST
대규모 언어 모델 소개 Earned 11월 2, 2025 EST
생성형 AI 소개 Earned 11월 1, 2025 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 8월 31, 2025 EDT
생성형 AI 입문자 - Vertex AI Earned 8월 30, 2025 EDT

'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 학습자가 프로페셔널 머신러닝 엔지니어(PMLE) 자격증 시험을 준비하는 학습 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다. 학습자는 시험에서 다루는 분야의 범위를 살펴보고 자신의 시험 준비 상태를 평가한 다음 개별 학습 계획을 세웁니다.

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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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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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Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud Pub/Sub는 모두 데이터를 저장, 처리, 관리하는 데 사용할 수 있는 Google Cloud Platform 서비스입니다. 세 가지 서비스를 모두 활용하여 다양한 데이터 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 기술 배지 과정에서는 Cloud Storage를 사용하여 이미지를 저장하고, Cloud Functions를 사용하여 이미지를 처리하고, Cloud Pub/Sub를 사용하여 이미지를 다른 애플리케이션으로 보냅니다.

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BigQuery로 스트리밍 분석 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Pub/Sub, Dataflow, BigQuery를 함께 사용하여 데이터를 스트리밍하고 분석할 수 있습니다.

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Google 데이터 클라우드로 데이터 공유하기 기술 배지 과정을 완료하여 기술 배지 를 획득하세요.이 과정에서는 고객이 분석 사용 사례에 사용할 수 있는 독점 데이터 세트를 보유한 Google Cloud 데이터 공유 파트너와 함께 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. 고객은 이 데이터를 구독하고, 자체 플랫폼 내에서 쿼리하고, 자체 데이터 세트로 보강하고, 고객 대면 대시보드에 시각화 도구를 사용합니다.

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안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 빌드, 확장, 보호하는 데 필요한 다양한 네트워킹 관련 리소스에 대해 배울 수 있습니다.

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Google Cloud 네트워크 개발 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 IAM 역할 탐색 및 프로젝트 액세스 권한 추가/삭제, VPC 네트워크 생성, Compute Engine VM 배포 및 모니터링, SQL 쿼리 작성, Compute Engine에서 VM 배포 및 모니터링, Kubernetes를 여러 배포 접근 방식과 함께 사용하여 애플리케이션을 배포하는 등의 다양한 애플리케이션 배포 및 모니터링 방법을 배울 수 있습니다.

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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 관리 기술 배지 과정을 완료하여 kubectl로 배포 관리, Google Kubernetes Engine(GKE)에서 애플리케이션 디버깅 및 모니터링, 지속적 배포 기법과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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Google Cloud에 CI/CD 파이프라인 구현하기 기술 배지 과정을 완료하고 중급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Deploy를 사용하는 방법을 알아보고, Google Cloud 콘솔, Google Cloud CLI, Cloud Run, GKE를 사용해 봅니다. 이 과정을 통해 지속적 통합 파이프라인을 빌드하고, 아티팩트를 저장 및 보호하고, 취약점을 검사하고, 승인된 버전의 유효성을 증명하는 방법을 알아볼 수 있습니다. 또한 GKE와 Cloud Run에 모두 애플리케이션을 배포하는 실무 경험도 쌓을 수 있습니다.

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중급 Firebase로 서버리스 앱 개발 기술 배지 과정을 완료하여 Firebase를 사용한 서버리스 웹 애플리케이션 설계 및 빌드, 데이터베이스 관리에 Firestore 활용, Cloud Build를 사용하여 배포 프로세스 자동화, 애플리케이션에 Google 어시스턴트 기능 통합 등에 관한 기술을 입증하세요.

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중급 Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 기술 배지 과정을 완료하여 데이터 관리를 위한 Cloud Run과 Cloud Storage의 통합, Cloud Run 및 Pub/Sub를 사용하는 복원력 높은 비동기 시스템 설계, Cloud Run 기반 REST API 게이트웨이 구축, Cloud Run 기반 서비스 빌드 및 배포와 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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Cloud Run Functions를 활용하여 서버리스 애플리케이션 구축하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud 콘솔을 통해, 그리고 명령줄에서 Cloud Run Functions를 활용하는 방법을 살펴봅니다.

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초급 Cloud Storage에서 안전한 데이터 레이크 만들기 기술 배지 과정을 완료하여 Cloud Storage 버킷 보안 및 구성, Gemini를 사용한 텍스트 생성, IAM 액세스 제어 관리, 데이터 거버넌스를 위한 Dataplex 레이크 설정 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

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초급 Sensitive Data Protection 시작하기 기술 배지 과정을 완료하여 Sensitive Data Protection 서비스(Cloud Data Loss Prevention API 포함)를 사용해 Google Cloud의 민감한 정보를 검사, 수정, 익명화하는 기술을 입증할 수 있습니다.

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Document AI로 데이터 캡처 자동화하기 과정을 완료하고 초급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Document AI를 사용하여 데이터를 추출, 처리, 캡처하는 방법을 알아봅니다.

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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Dataproc에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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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 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 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 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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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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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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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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'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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생성형 AI 입문자 - Vertex AI 과정은 Google Cloud에서 생성형 AI를 사용하는 방법에 대한 실습으로 이루어져 있습니다. 실습을 통해 다음을 알아봅니다. text-bison, chat-bison, textembedding-gecko을 포함한 Vertex AI PaLM API 제품군에서 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다. 프롬프트 설계, 권장사항에 대해 배우고 아이디어 구상, 텍스트 분류, 텍스트 추출, 텍스트 요약 등에 이를 사용하는 방법도 학습합니다. 또한 Vertex AI 커스텀 학습으로 파운데이션 모델을 학습시켜 모델을 조정하는 방법과 Vertex AI 엔드포인트에 배포하는 방법도 알아봅니다.

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