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Vaibhav Shivhare

회원 가입일: 2025

골드 리그

9474포인트
AI Boost Bites: AI로 경영진의 메시지 효과적으로 전달하기 Earned 6월 9, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems를 사용한 경영진 보고용 요약 Earned 6월 9, 2026 EDT
AI Boost Bites: Docs 및 Drive의 Gemini를 사용한 요약 Earned 6월 9, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gmail에서 Gemini Calendar 활용하기 Earned 6월 9, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI로 간편하게 이메일 정리 Earned 6월 9, 2026 EDT
AI Boost Bites: Google Workspace로 전문가처럼 프롬프트 작성하기 Earned 6월 9, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 6월 9, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned 6월 9, 2026 EDT
Gemini Notebook으로 인사이트 얻기 Earned 6월 9, 2026 EDT
AI Boost Bites: 나만의 레트로 아케이드 게임 만들기 Earned 6월 5, 2026 EDT
Google Vids의 Gemini Earned 6월 5, 2026 EDT
Google Drive의 Gemini Earned 6월 5, 2026 EDT
Google Meet의 Gemini Earned 6월 5, 2026 EDT
Google Sheets의 Gemini Earned 6월 5, 2026 EDT
Google Slides의 Gemini Earned 6월 5, 2026 EDT
Google Docs의 Gemini Earned 6월 5, 2026 EDT
Gmail의 Gemini Earned 6월 5, 2026 EDT
Gemini 기반 Google Workspace: AI 워크플로의 기반 Earned 6월 5, 2026 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 6월 4, 2026 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 6월 3, 2026 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 6월 3, 2026 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 6월 3, 2026 EDT
AI Boost Bites: 맞춤 프롬프트를 사용한 맞춤설정 Earned 6월 3, 2026 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 6월 3, 2026 EDT
AI Boost Bites: 나만의 피드백 에이전트 Earned 5월 28, 2026 EDT
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned 5월 28, 2026 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비 Earned 5월 28, 2026 EDT

이 동영상에서는 Gemini Gems를 활용하여 리더의 고유한 목소리로 진정성 있는 소셜 미디어 게시물을 작성하는 방법을 다룹니다. 작성 샘플과 명확한 요청 사항으로 Gem을 학습시켜 경영진의 소셜 활동을 확장하는 과제를 해결하는 방법을 알아보세요. 매력적인 게시물을 빠르게 생성하여 시간을 절약하는 동시에 사고 리더십을 강화하고 진정성을 확보하는 방법을 알아보세요.

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이 동영상에서는 복잡한 메모나 긴 문서를 요약하고 명확하고 간결한 경영진 보고용 요약으로 변환하는 나만의 Brevity Gem을 만드는 방법을 설명합니다.

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이 동영상에서는 Gemini를 사용하여 Google Workspace에서 긴 문서를 요약하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 필요한 정보를 빠르게 얻고 시간을 절약할 수 있습니다. Gemini를 사용하여 전체 문서 또는 선택한 텍스트를 요약하는 방법과 Drive의 Gemini를 사용하여 여러 파일을 요약하는 방법을 알아봅니다.

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이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 측면 패널에서 일정에 대해 질문하고 이메일에서 감지된 일정에 대해 원클릭 '캘린더에 추가' 기능을 사용하여 Google Calendar를 관리하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 이메일을 요약하고, 정보를 찾고, 답장 초안을 작성하여 받은편지함을 더 효율적으로 관리하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 효과적인 AI 커뮤니케이션을 위한 프롬프트 엔지니어링의 기본사항을 다룹니다. 간단한 프레임워크(페르소나, 작업, 컨텍스트, 형식)를 학습하여 명확한 프롬프트를 작성하고 Google Workspace의 Gemini에서 더 빠르고 효과적인 결과를 얻으세요. 자연어를 사용하고, 구체적으로 작성하며, 반복하여 최적의 AI 지원을 받는 방법을 알아보세요.

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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 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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이 과정에서는 PDF, 웹페이지, 오디오 파일과 같은 다양한 소스를 하나의 지능형 작업공간으로 중앙 집중화하는 방법을 알아봅니다. 문서와 채팅하며 특정 정보를 찾고, 즉각적인 요약을 생성하고, AI 기반 인용으로 답변을 확인하는 방법을 배웁니다.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 프롬프트를 사용하여 틱택토와 같은 플레이 가능한 게임을 빌드, 맞춤설정, 공유하는 방법을 다룹니다.

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이 과정에서는 Google Workspace의 AI 기반 제작 도구인 Google Vids를 소개합니다. Google Vids를 사용하면 편집 경험이 없어도 원본 문서를 전문적이고 매력적인 동영상으로 변환할 수 있습니다. 템플릿과 자동화 도구를 사용해 빠르게 초안을 생성하는 방법과 스크립트 기반 편집, 동적 시각 효과, 맞춤 음악을 통해 콘텐츠를 맞춤설정하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 AI 아바타와 내레이션을 통합하여 다양한 비즈니스 사용 사례에서 프레젠테이션을 원활하게 내레이션하는 방법을 살펴봅니다.

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이 과정에서는 Google Drive의 Gemini를 사용하여 파일을 관리하고 검색하는 방법을 다룹니다. 자연어를 사용하여 애셋을 찾고, 파일을 열지 않고도 AI 개요를 통해 특정 사실을 추출하고, 여러 미디어 형식을 즉시 요약하고, 반복 가능한 연구를 위해 파일 모음을 프로젝트로 저장하는 방법을 알아보세요.

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이 과정에서는 Google Meet의 Gemini를 사용하여 동영상 협업을 개선하는 방법을 다룹니다. 회의록 자동 작성, 실시간 텍스트 및 통역 활용, 놓친 논의를 비공개로 확인, 오디오 및 동영상 품질 즉시 최적화 방법을 알아보세요.

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이 과정에서는 Google Sheets의 Gemini를 사용하여 데이터 정리를 자동화하고 복잡한 숫자를 처리하는 방법을 다룹니다. 원시 텍스트에서 테이블을 구성하고, 자연어를 사용하여 데이터를 자동 입력하고, 필요에 따라 기본 스프레드시트 수식을 생성하고, 고급 스프레드시트 전문 지식 없이도 빠르게 개략적인 인사이트나 시각화를 추출하는 방법을 알아보세요.

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이 과정에서는 Google Slides의 Gemini를 사용하여 개념을 시각적으로 매력적인 프레젠테이션으로 변환하는 방법을 다룹니다. 단일 프롬프트 또는 기존 소스 문서에서 구조화된 자료를 생성하고, 자동화된 디자인 개선을 사용하여 슬라이드 레이아웃을 다듬고, 커스텀 벡터 그래픽과 사진을 만들고, 정확한 발표자 노트와 함께 슬라이드 사본을 동적으로 작성하는 방법을 알아봅니다.

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이 과정에서는 Google Docs의 Gemini를 사용하여 글쓰기와 콘텐츠 제작을 간소화하는 방법을 다룹니다. 문서 초안을 처음부터 작성하고, 대화형 도구를 사용해 글의 어조와 명확성을 개선하며, 복잡한 파일을 요약하고, 긴 형식의 텍스트를 다른 Google Workspace 애플리케이션에서 사용할 수 있는 구조화된 애셋으로 원활하게 변환하는 방법을 알아보세요.

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이 과정에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 이메일 관리를 최적화하는 방법을 다룹니다. 긴 대화목록을 요약하고, 자연어를 사용하여 정보를 검색하고, 전문적인 응답 초안을 작성하고, 받은편지함 내에서 직접 커뮤니케이션 전략을 정리하는 방법을 알아보세요.

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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공합니다. 이 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Google Workspace의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.

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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 살펴보기는 Gen AI Leader 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: 챗봇 그 이상의 가치는 Gen AI Leader 학습 과정의 첫 번째 과정이며 기본 요건은 따로 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 모델과 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항을 안내합니다.

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이 동영상에서는 Google Workspace에서 Gemini 결과를 맞춤설정하는 방법을 다룹니다. '@' 기호를 사용하여 문서와 연구 논문을 프롬프트에 직접 통합하여 필요에 맞게 조정된 더 타겟팅되고 관련성 높은 AI 출력을 얻는 방법을 알아보세요.

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생성형 AI: 기본 개념 이해는 Gen AI Leader 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 동영상에서는 Gemini Gem을 사용하여 맞춤형 '나만의 협업' 에이전트를 빌드하는 방법을 다룹니다. 이 에이전트는 기본적인 피드백을 간소화하고 회의를 더욱 전략적이고 효율적으로 만드는 데 도움이 됩니다.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Machine Learning Engineer(PMLE) 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습합니다.

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