Khushi Kannamwar
회원 가입일: 2025
골드 리그
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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.
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 첫 번째 과정입니다. 이 과정에서는 보안 수명 주기, 디지털 혁신, 주요 클라우드 컴퓨팅 개념 등 사이버 보안의 필수사항을 살펴봅니다. 초급 클라우드 보안 분석가가 작업을 자동화하는 데 사용하는 일반적인 도구도 파악합니다.
Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 널리 사용되는 클라우드 위험 관리 프레임워크를 살펴보고 보안 도메인, 규정 준수 수명 주기, HIPAA, NIST CSF, SOC와 같은 업계 표준을 살펴봅니다. 위험 식별, 보안 제어 구현, 규정 준수 평가, 데이터 보호 관리 기술을 개발합니다. 또한 위험 관리 및 규정 준수에 특화된 Google Cloud 및 멀티 클라우드 도구를 직접 사용해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 취업 지원 및 면접 준비 기법을 통합하여 클라우드 위험 관리의 복잡한 환경을 이해하고 효과적으로 탐색할 수 있는 포괄적인 기반을 제공합니다.
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.
'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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
이 과정에서는 생성형 플레이북을 사용하여 대화형 에이전트의 대화형 환경을 빌드하는 방법을 알아봅니다. 플레이북에 대한 소개로 시작하여 첫 번째 플레이북을 설정하는 방법을 알아봅니다. 또한 할당량 한도 및 통합과 같은 주요 프로덕션 고려사항과 함께 테스트의 중요성에 대해서도 알아봅니다. 과정의 마지막에는 생성형 조정을 위한 플레이북 사용 방법을 보여주는 우수사례를 살펴봅니다.
생성형 AI의 강력한 기능을 활용하여 지능형 자동화 에이전트를 만듭니다. 이 과정을 수료하면 웹사이트, 문서 또는 정형 데이터에서 정보를 자동으로 추출하고 합성하여 복잡한 질문에 즉시 답할 수 있는 데이터 스토어 에이전트를 개발할 수 있게 됩니다. 더 이상 정적인 FAQ에 의존할 필요가 없습니다. 새로운 에이전트는 간단하고 빠르게 설정할 수 있으며, 동적이고 정확한 답변을 제공하고 원본 소스 URL까지 표시해 줍니다.
이 과정에서는 마치 사람과 대화하는 것 같은 경험을 제공하는 몰입도 높고 효과적인 챗봇 환경을 만드는 데 필요한 대화 설계의 기본 원칙을 살펴봅니다.
이 과정에서는 강력한 Gemini Enterprise for Customer Experience(GECX) 솔루션을 설계, 빌드, 유지관리하는 데 필요한 필수 주제를 자세히 살펴봅니다. 기존의 고정관념을 뛰어넘어 고객 만족도를 높이는 아키텍처를 구축할 준비를 시작해 보세요. 이 과정은 GECX의 아키텍처를 소개하기 위해 설계되었습니다. 주요 아키텍처 구성요소와 통합을 포함하여 대화형 AI 솔루션을 빌드하고 구현하기 위한 주요 고려사항을 살펴봅니다. 또한 Gemini Enterprise Agent Platform과의 통합을 살펴보고 GECX의 주요 기능에 대한 개요를 확인합니다.
Gemini Enterprise for Customer Experience(GECX)와 강력한 생성형 AI 기능에 관한 이 과정을 통해 고객 서비스에 대해 깊이 있게 이해해 보세요. 먼저 고객센터의 지난 여정을 짚어보며 고객센터가 어떻게 발전해 왔고 생성형 AI가 어떤 변화를 가져오고 있는지 알아봅니다. 그런 다음 GECX 솔루션의 핵심 구성요소를 자세히 살펴보고 각 구성요소가 탁월한 고객 경험을 제공하는 데 어떻게 기여하는지 알아봅니다. 마지막으로 GECX의 강력한 비즈니스 사례와 함께 실용적인 사용 사례, 이 혁신적인 솔루션을 활용하는 다양한 사용자 페르소나에 대해 살펴보며 과정을 마무리합니다.
이 과정에서는 대화 분석 정보를 활용하여 고객센터 데이터에서 숨겨진 정보를 찾아내고 운영 효율성을 높이며 데이터 기반 비즈니스 의사결정을 내리는 방법을 알아봅니다.
In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.
In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.
이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 측면 패널에서 일정에 대해 질문하고 이메일에서 감지된 일정에 대해 원클릭 '캘린더에 추가' 기능을 사용하여 Google Calendar를 관리하는 방법을 다룹니다.
In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.
이 동영상에서는 Google Sheets의 'Gemini에게 물어보기' 기능을 사용하여 간단한 자연어 명령어로 데이터를 정렬, 필터링, 강조 표시, 요약하는 방법을 다룹니다.
In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.
In this video, you'll learn to create "what if" scenarios using AI's reasoning. You'll see how to set a "before" scene with a person holding a cake, prompt an action by asking "what would happen if they tripped?", and let the AI generate the plausible "after" image of the cake falling.
이 동영상에서는 대상과 장면을 별도로 생성한 다음 최종 프롬프트를 사용하여 하나의 새로운 이미지로 융합하는 '매시업' 이미지 생성 기법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini 앱에서 멀티턴 편집을 사용하여 장면을 단계별로 빌드하는 방법과 한 대상의 스타일을 다른 대상으로 전송하여 사진을 '리믹스'하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini 앱의 새로운 기능을 사용하여 내 모습을 유지하면서 창의적인 자화상을 만드는 방법과 여러 사진을 하나의 새로운 장면으로 결합하는 방법을 다룹니다.
In this video, you'll learn to use NotebookLM to manage a large-scale research project. You'll see how to upload all your documents to get summaries, ask deeper strategic questions to find key insights, and use the audio feature to listen to your findings on the go.
In this video, you'll learn to use NotebookLM to analyze raw data and find compelling stories. You'll see how to ground the AI in your specific documents, prompt it to generate newsworthy PR claims, and ask it to find hidden correlations between different data points to uncover new insights.
이 동영상에서는 브레인스토밍과 물류부터 이벤트 후 피드백 분석에 이르기까지 AI 어시스턴트를 사용하여 대규모 팀 이벤트를 계획하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 페르소나를 할당하고, 출력 형식을 지정하고, 포괄적인 경쟁사 분석을 위한 검색을 안내하는 방법 등 Gemini Deep Research를 사용하기 위한 고급 기능 사용 팁을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini Deep Research를 세밀한 프롬프트와 함께 사용하여 복잡한 구매 결정을 자신 있게 내릴 수 있도록 종합적인 비교 보고서를 얻는 방법을 다룹니다.
In this video, you'll learn to create an animated bar chart race using Gemini Canvas. You'll see how to write a prompt to visualize data over time and then use a follow-up prompt to refine the animation, such as slowing it down for a presentation.
이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 구체적인 텍스트 프롬프트를 사용하여 키네틱 타이포그래피와 같은 복잡한 애니메이션 비주얼 아트를 생성하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 재사용 가능한 AI 어시스턴트인 커스텀 Gem을 빌드하고 사용하여 노트와 기사 모음을 체계적인 학습 가이드로 즉시 변환하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 개인 메모를 Gemini Canvas에 업로드하고 간단한 프롬프트를 사용하여 다양한 질문 형식의 대화형 퀴즈를 만드는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini Deep Research를 사용하여 경쟁 분석을 자동화하고 경쟁업체 마케팅 캠페인에 대한 포괄적인 보고서를 몇 분 만에 생성하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 맞춤형 날씨 앱의 작동하는 프로토타입을 빌드하고 맞춤설정하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 대화형 3D 태양계 시뮬레이션을 빌드하고 교육 기능을 추가하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini Canvas에 간단한 프롬프트로 기능과 디자인을 설명하여 뽀모도로 타이머와 같은 맞춤형 개인 유틸리티 앱을 만드는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 질문과 대화형 도구를 통해 깊이 있는 이해를 돕는 협업 AI 파트너인 Gemini의 가이드 학습 환경을 사용하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 프롬프트를 사용하여 틱택토와 같은 플레이 가능한 게임을 빌드, 맞춤설정, 공유하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 커스텀 컨트롤과 연주 가능한 키보드가 있는 완전한 대화형 음악 신디사이저를 빌드하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini Deep Research를 창의적인 프롬프트와 함께 사용하여 복잡한 정보를 스포츠 스카우팅 보고서 및 대진표와 같은 재미있고 맞춤화된 분석으로 변환하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini Canvas의 만들기 메뉴를 사용하여 긴 텍스트를 인포그래픽 및 웹페이지와 같은 시각적 애셋으로 즉시 변환하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Gemini Canvas를 사용하여 '바이브 코딩'이라는 기법을 통해 간단한 앱 그림을 실제 작동하는 프로토타입으로 변환하는 방법을 다룹니다.
This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.
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.
이 동영상에서는 Gemini Advanced를 사용하여 주제를 조사하고, 프레젠테이션 개요를 작성한 다음, Google Docs의 Gemini를 사용하여 요점을 생성하는 방법을 다룹니다.
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.
This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.
This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.
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.
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.
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.
이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 새 이메일 초안을 작성하고, 어조를 다듬고, Drive 파일의 컨텍스트를 활용해 답장하고, 스마트 답장 추천을 사용하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Google Docs의 '문서 생성 도우미' 기능을 사용하여 Drive의 다른 파일에 있는 콘텐츠를 참조하여 서식이 지정된 완전한 문서를 생성하는 방법을 다룹니다.
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.
이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 이메일을 요약하고, 정보를 찾고, 답장 초안을 작성하여 받은편지함을 더 효율적으로 관리하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 Slides의 Gemini를 사용하여 자동으로 회의 요약본을 생성하고 후속 이메일 초안을 작성하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 회의 후 워크플로를 간소화하고 시간을 절약할 수 있습니다.
이 동영상에서는 Google Sheets에서 Gemini의 고급 AI 기능을 활용하여 기술이나 코딩 배경지식 없이도 몇 분 만에 손쉽게 데이터를 가져오고 인사이트를 생성하는 방법을 다룹니다.
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.
이 동영상에서는 복잡한 메모나 긴 문서를 요약하고 명확하고 간결한 경영진 보고용 요약으로 변환하는 나만의 Brevity Gem을 만드는 방법을 설명합니다.
이 동영상에서는 Gemini와 Apps Script를 사용하여 Google Workspace 전반에서 수동 작업을 자동화하는 방법을 다룹니다. Gemini에 프롬프트를 작성하여 Google Sheets에서 '완료'로 표시되지 않은 작업에 대한 이메일 알림 초안을 자동으로 작성하는 Apps Script 코드를 생성하는 방법을 알아봅니다. 기술 전문 지식이 거의 없어도 워크플로를 자동화하여 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보하고 수동 후속 조치를 없앨 수 있습니다.
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.
이 동영상에서는 Gemini를 사용해 지루한 데이터 수동 입력 작업을 해결하는 방법을 다룹니다. PDF, 종이, 이미지 등의 데이터 사진이나 스크린샷을 찍고 Gemini에게 프롬프트를 작성하여 즉시 구조화된 Google 시트로 변환하는 방법을 알아보세요. Gemini를 개인 데이터 입력 어시스턴트로 활용하여 데이터 스크립트 작성에 소요되는 시간을 크게 절약할 수 있는 간단한 팁을 알아보세요. 사진을 찍고, 프롬프트를 입력하고, 내보내기만 하면 됩니다.
이 동영상에서는 AI를 사용하여 전략의 약점과 숨겨진 전제를 파악하는 방법을 다룹니다. AI 프롬프트를 통해 기획안을 압박 테스트하고, 허점을 발견하고, 전략적 사고를 강화하는 간단한 방법인 '허점 찾기' 방법을 배웁니다.
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.
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.
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.
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.
이 동영상에서는 Google Docs에서 Gemini의 고급 AI 기능을 활용하여 아이디어를 브레인스토밍하고, 다양한 마케팅 콘텐츠의 초안을 작성하고, 팀과 협업하는 방법을 다룹니다.
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.
이 동영상에서는 반복적인 작업을 자동화하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 고급 AI 기능인 Gemini Gem을 직접 만드는 방법을 다룹니다.
In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.