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Jérémie Hugues

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다이아몬드 리그

74797포인트
AI 인프라: AI 하이퍼컴퓨터 소개 Earned 8월 17, 2026 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 네트워크 아키텍처 Earned 8월 17, 2026 EDT
Google Cloud의 네트워킹: 기초 Earned 8월 15, 2026 EDT
유연한 Google Cloud 인프라: 확장 및 자동화 Earned 8월 11, 2026 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 8월 3, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 Earned 8월 3, 2026 EDT
Cloud Run 기반 서버리스 애플리케이션 개발 Earned 7월 29, 2026 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 Earned 7월 22, 2026 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 관리 Earned 7월 21, 2026 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 Earned 7월 20, 2026 EDT
필수 Google Cloud 인프라: 핵심 서비스 Earned 7월 16, 2026 EDT
Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 Earned 4월 21, 2026 EDT
IAM으로 권한 액세스 관리 Earned 4월 20, 2026 EDT
Dialogue Design Earned 4월 20, 2026 EDT
Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅 Earned 4월 19, 2026 EDT
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned 3월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned 3월 13, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gmail에서 Gemini Calendar 활용하기 Earned 3월 12, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned 3월 11, 2026 EDT
AI Boost Bites: Talk to Your Data in Sheets Earned 3월 10, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned 3월 8, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI Earned 3월 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Become a Creative Mashup Artist Earned 3월 5, 2026 EST
AI Boost Bites: 나만의 세계를 연출하는 AI 아트 디렉터가 되어 보세요 Earned 3월 4, 2026 EST
AI Boost Bites: 완벽한 인물 사진 만들기 Earned 3월 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM Earned 3월 2, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data Earned 2월 27, 2026 EST
AI Boost Bites: AI로 이벤트 계획 간소화하기 Earned 2월 26, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini로 조사 역량 강화하기 Earned 2월 25, 2026 EST
AI Boost Bites: Make Any Big Purchase with Confidence Earned 2월 24, 2026 EST
AI Boost Bites: Animated Charts with Gemini Earned 2월 23, 2026 EST
AI Boost Bites: 아이디어를 애니메이션 아트로 변환하기 Earned 2월 20, 2026 EST
AI Boost Bites: Your Personal AI Tutor Earned 2월 19, 2026 EST
AI Boost Bites: 학습 가이드를 게임처럼 즐기기 Earned 2월 18, 2026 EST
AI Boost Bites: Get Your Competitor's Playbook in Minutes Earned 2월 16, 2026 EST
AI Boost Bites: 맞춤형 날씨 앱 빌드하기 Earned 2월 16, 2026 EST
AI Boost Bites: 3D 태양계 만들기 Earned 2월 13, 2026 EST
AI Boost Bites: 나만의 생산성 도구 만들기 Earned 2월 12, 2026 EST
AI Boost Bites: Guided Learning with Gemini Earned 2월 11, 2026 EST
AI Boost Bites: 나만의 레트로 아케이드 게임 만들기 Earned 2월 9, 2026 EST
AI Boost Bites: '바이브 DJ'가 되어 보세요 Earned 2월 5, 2026 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비 Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: 나만의 완벽한 대학 스카우팅 보고서 작성하기 Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: 클릭 한 번으로 캠페인 시각 자료 만들기 Earned 1월 30, 2026 EST
AI Boost Bites: 아이디어 스케치에서 실제 작동하는 앱으로 Earned 1월 28, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned 1월 26, 2026 EST
AI Boost Bites: 나만의 피드백 에이전트 Earned 1월 22, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini를 사용한 프레젠테이션 스크립트 Earned 1월 20, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned 1월 16, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned 1월 14, 2026 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned 1월 11, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned 1월 8, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned 1월 5, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 1월 1, 2026 EST
AI Boost Bites: 이메일 콘텐츠 제작 Earned 12월 22, 2025 EST
AI Boost Bites: 몇 초 만에 문서 만들기 Earned 12월 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned 12월 15, 2025 EST
AI Boost Bites: AI로 간편하게 이메일 정리 Earned 12월 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini 슬라이드 요약 Earned 12월 9, 2025 EST
AI Boost Bites: 노 코드 시트 및 스크립트 Earned 12월 8, 2025 EST
AI Boost Bites: AI로 경영진의 메시지 효과적으로 전달하기 Earned 12월 3, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini Gems를 사용한 경영진 보고용 요약 Earned 11월 30, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini 및 Apps Script로 작업 자동화하기 Earned 11월 27, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned 11월 25, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini 이미지-시트 변환 팁 Earned 11월 24, 2025 EST
AI Boost Bites: 맞춤 프롬프트를 사용한 맞춤설정 Earned 11월 19, 2025 EST
AI Boost Bites: Docs 및 Drive의 Gemini를 사용한 요약 Earned 11월 18, 2025 EST
AI Boost Bites: Google Workspace로 전문가처럼 프롬프트 작성하기 Earned 11월 14, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini로 간편하게 콘텐츠 생성하기 Earned 11월 12, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 11월 6, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini Gems - 최고의 마케팅 파트너 Earned 11월 4, 2025 EST
Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 Earned 10월 30, 2025 EDT
BigQuery에서 Gemini 모델 사용하기 Earned 10월 29, 2025 EDT
BigQuery의 Gemini로 생산성 향상 Earned 8월 17, 2025 EDT
BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 Earned 8월 6, 2025 EDT
신뢰할 수 있는 Google Cloud 인프라: 설계 및 프로세스 Earned 7월 29, 2025 EDT
AI Boost Bites: 전략의 허점 찾기 Earned 7월 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 7월 24, 2025 EDT
Google Cloud 인공지능으로 혁신하기 Earned 7월 16, 2025 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 Earned 7월 10, 2025 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가 Earned 7월 2, 2025 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 Earned 6월 25, 2025 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 6월 12, 2025 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 6월 2, 2025 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 5월 26, 2025 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 5월 26, 2025 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 5월 6, 2025 EDT
Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 Earned 4월 14, 2025 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어 Earned 4월 14, 2025 EDT
Google Cloud에서 Terraform 시작하기 Earned 4월 7, 2025 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 3월 18, 2025 EDT
Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 Earned 3월 17, 2025 EDT
Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리: 기초 Earned 2월 25, 2025 EST
BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 Earned 2월 10, 2025 EST
기준: 인프라 Earned 11월 8, 2024 EST
Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 Earned 11월 7, 2024 EST
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 11월 7, 2024 EST
이벤트 기반 메시징 및 자동화 워크플로 구현 Earned 10월 30, 2024 EDT
Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 Earned 10월 29, 2024 EDT
Google Cloud의 데이터 엔지니어링 입문 Earned 10월 29, 2024 EDT
생성형 AI 입문자 - Agent Platform Earned 10월 29, 2024 EDT
Google Cloud에서 스트리밍 데이터 파이프라인 빌드하기 Earned 9월 24, 2024 EDT
Google Cloud에서 일괄 데이터 파이프라인 빌드하기 Earned 8월 9, 2024 EDT
Google Cloud에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 빌드하기 Earned 8월 1, 2024 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 7월 28, 2024 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 해석 가능성 및 투명성 Earned 7월 28, 2024 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향 Earned 7월 27, 2024 EDT
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 Earned 7월 27, 2024 EDT
벡터 검색 및 임베딩 Earned 7월 27, 2024 EDT
Vertex AI Studio 소개 Earned 3월 24, 2024 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기 Earned 3월 24, 2024 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 3월 22, 2024 EDT
인코더-디코더 아키텍처 Earned 3월 22, 2024 EDT
어텐션 메커니즘 Earned 3월 22, 2024 EDT
이미지 생성 소개 Earned 3월 22, 2024 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계 Earned 3월 19, 2024 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 3월 16, 2024 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 3월 14, 2024 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 3월 14, 2024 EDT
생성형 AI 소개 Earned 3월 14, 2024 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비 Earned 10월 12, 2023 EDT

AI 하이퍼컴퓨터를 시작할 준비가 되셨나요? 이 과정에서는 AI 하이퍼컴퓨터를 쉽게 시작할 수 있도록 도와드립니다. AI 하이퍼컴퓨터에 대한 기본사항을 다루고 AI 하이퍼컴퓨터가 AI의 AI 워크로드 처리에 어떤 도움을 주는지 살펴봅니다. GPU, TPU, CPU 등 하이퍼컴퓨터 내부의 다양한 구성요소와 니즈에 맞는 적절한 배포 방식을 선택하는 방법을 알아봅니다.

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'Google Cloud의 네트워킹' 시리즈의 세 번째 과정인 '네트워크 아키텍처'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정에서는 Google Cloud 내에서 효율적이고 확장 가능한 네트워크 아키텍처를 설계하기 위한 기본적인 사항을 살펴봅니다. 첫 번째 모듈인 '네트워크 아키텍처 소개'에서는 먼저 서브넷, 경로, 방화벽, 부하 분산 등 네트워크 아키텍처의 핵심 구성요소와 개념을 소개합니다. 두 번째 모듈인 '네트워크 토폴로지'에서는 Google Cloud에서 일반적으로 사용되는 다양한 네트워크 토폴로지를 살펴보고 장단점을 설명합니다.

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'Google Cloud의 네트워킹' 과정은 6부로 구성되어 있습니다. 6부로 구성된 과정의 첫 번째 순서인 'Google Cloud의 네트워킹: 기초'에 오신 것을 환영합니다.  이 과정에서는 네트워킹 기초, 가상 프라이빗 클라우드(VPC), VPC 네트워크 공유 등 핵심 네트워킹 개념을 포괄적으로 소개합니다. 또한 네트워크 로깅 및 모니터링 기법에 대해서도 알아봅니다. 

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이 속성 주문형 과정에서는 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습이 결합된 이 과정을 통해 안전한 네트워크 상호 연결, 부하 분산, 자동 확장, 인프라 자동화, 관리형 서비스가 포함된 솔루션 요소를 살펴보고 배포할 수 있습니다.

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Google Cloud 앱 개발 환경 설정 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, Pub/Sub의 기본 기능을 사용하여 스토리지 중심 클라우드 인프라를 구축하고 연결하는 방법을 배울 수 있습니다.

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중급 에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 기술 배지 과정을 완료하여 실제 언어 모델 조사 문제 공식화, 간단한 토크나이저 빌드, Transformer 언어 모델 학습을 위한 데이터 세트 준비, 소규모 언어 모델의 학습 루프 실행 등과 같은 기술 역량을 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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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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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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초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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이 속성 주문형 과정은 참가자에게 Google Cloud에서 제공하는 포괄적이고 유연한 인프라 및 플랫폼 서비스를 Compute Engine을 중심으로 소개합니다. 참가자는 동영상 강의, 데모, 실무형 실습을 통해 네트워크, 시스템, 애플리케이션 서비스와 같은 인프라 구성요소를 포함한 솔루션 요소를 탐색하고 배포해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 고객 제공 암호화 키, 보안 및 액세스 관리, 할당량 및 요금 청구, 리소스 모니터링 등 실용적인 솔루션을 배포하는 방법에 대해서도 설명합니다.

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중급 Google Cloud에서 Kubernetes 애플리케이션 배포하기 기술 배지 과정을 완료하여 Docker 컨테이너 이미지 구성 및 빌드, Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터 생성 및 관리, kubectl을 활용한 효율적인 클러스터 관리, 강력한 지속적 배포(CD) 관행으로 Kubernetes 애플리케이션 배포를 위한 기술을 갖추었음을 입증하세요.

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중급 IAM으로 권한 액세스 관리 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)를 사용한 커스텀 역할, 최소 권한의 원칙, 적시(JIT) 임시 승격 액세스, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 웹 애플리케이션 보안에 관한 기술 역량을 입증하세요.

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78%—or nearly 8 in 10—business leaders say Google Cloud helps them stay ahead in the age of AI. A big part of that comes down to how teams build and connect intelligent systems. Here, you’ll build and manage conversational agents, and use speech-to-text and translation APIs to handle different types of input. You’ll also move from monolithic apps to microservices on GKE, connect workflows using webhooks, and use observability tools to keep track of what’s happening. IAM comes in as well to manage access where needed. It’s a practical look at how these pieces are used together in real setups.

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초급 Google Cloud Observability로 모니터링 및 로깅 기술 배지를 획득하여 Compute Engine에서 가상 머신 모니터링, Cloud Monitoring을 활용한 다중 프로젝트 감독, Cloud Functions로 모니터링 및 로깅 기능 확장, 커스텀 애플리케이션 측정항목 생성 및 전송, 커스텀 측정항목을 기반으로 Cloud Monitoring 알림 구성 등의 기술을 입증하세요.

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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.

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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.

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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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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.

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In this video, you'll learn to use the "Ask Gemini" feature in Google Sheets to manage your data with natural language. You'll see how to ask Gemini to create dropdowns, highlight sales data, create a pivot table, filter by month, and sort by revenue.

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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.

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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.

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In this video, you'll learn the "creative mashup artist" technique for combining images. You'll see how to generate a subject and a scene as two separate images, and then use a final blending prompt to fuse the astronaut from the first image and the court from the second into one new picture.

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이 동영상에서는 Gemini 앱에서 멀티턴 편집을 사용하여 장면을 단계별로 빌드하는 방법과 한 대상의 스타일을 다른 대상으로 전송하여 사진을 '리믹스'하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini 앱의 새로운 기능을 사용하여 내 모습을 유지하면서 창의적인 자화상을 만드는 방법과 여러 사진을 하나의 새로운 장면으로 결합하는 방법을 다룹니다.

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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.

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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.

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이 동영상에서는 브레인스토밍과 물류부터 이벤트 후 피드백 분석에 이르기까지 AI 어시스턴트를 사용하여 대규모 팀 이벤트를 계획하는 방법을 다룹니다.

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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.

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In this video, you'll learn to use Gemini Deep Research to make complex purchasing decisions with confidence. You'll see how to write a nuanced, personal prompt about your specific needs and receive a synthesized, comparative report that cuts through the clutter of online reviews.

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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.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 구체적인 텍스트 프롬프트를 사용하여 키네틱 타이포그래피와 같은 복잡한 애니메이션 비주얼 아트를 생성하는 방법을 다룹니다.

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In this video, you'll learn to build a reusable, custom "Study Guide Gem." You'll see how to write the core instructions for your Gem once, and then use it again and again to transform messy notes and articles into a perfectly structured study guide with a summary, outline, and glossary.

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이 동영상에서는 개인 메모를 Gemini Canvas에 업로드하고 간단한 프롬프트를 사용하여 다양한 질문 형식의 대화형 퀴즈를 만드는 방법을 다룹니다.

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In this video, you'll learn to use Gemini Deep Research to conduct competitive marketing analysis. You'll see how to submit a research prompt, approve the personalized research plan Gemini creates, and receive a detailed, synthesized report on competitor campaigns to inform your strategy.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 맞춤형 날씨 앱의 작동하는 프로토타입을 빌드하고 맞춤설정하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 대화형 3D 태양계 시뮬레이션을 빌드하고 교육 기능을 추가하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas에 간단한 프롬프트로 기능과 디자인을 설명하여 뽀모도로 타이머와 같은 맞춤형 개인 유틸리티 앱을 만드는 방법을 다룹니다.

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In this video, you'll learn to use the Guided Learning experience in Gemini to build a deep understanding of any topic. You'll see how to start a conversation, engage with Gemini's probing questions, and use interactive tools like diagrams and quizzes to guide your learning journey.

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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 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 커스텀 컨트롤과 연주 가능한 키보드가 있는 완전한 대화형 음악 신디사이저를 빌드하는 방법을 다룹니다.

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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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이 동영상에서는 Gemini Deep Research를 창의적인 프롬프트와 함께 사용하여 복잡한 정보를 스포츠 스카우팅 보고서 및 대진표와 같은 재미있고 맞춤화된 분석으로 변환하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas의 만들기 메뉴를 사용하여 긴 텍스트를 인포그래픽 및 웹페이지와 같은 시각적 애셋으로 즉시 변환하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas를 사용하여 '바이브 코딩'이라는 기법을 통해 간단한 앱 그림을 실제 작동하는 프로토타입으로 변환하는 방법을 다룹니다.

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This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.

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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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이 동영상에서는 Gemini Advanced를 사용하여 주제를 조사하고, 프레젠테이션 개요를 작성한 다음, Google Docs의 Gemini를 사용하여 요점을 생성하는 방법을 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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이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 새 이메일 초안을 작성하고, 어조를 다듬고, Drive 파일의 컨텍스트를 활용해 답장하고, 스마트 답장 추천을 사용하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Google Docs의 '문서 생성 도우미' 기능을 사용하여 Drive의 다른 파일에 있는 콘텐츠를 참조하여 서식이 지정된 완전한 문서를 생성하는 방법을 다룹니다.

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

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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.

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이 동영상에서는 Google Sheets에서 Gemini의 고급 AI 기능을 활용하여 기술이나 코딩 배경지식 없이도 몇 분 만에 손쉽게 데이터를 가져오고 인사이트를 생성하는 방법을 다룹니다.

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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 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.

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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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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.

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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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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 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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이 동영상에서는 Google Docs에서 Gemini의 고급 AI 기능을 활용하여 아이디어를 브레인스토밍하고, 다양한 마케팅 콘텐츠의 초안을 작성하고, 팀과 협업하는 방법을 다룹니다.

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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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이 동영상에서는 반복적인 작업을 자동화하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 고급 AI 기능인 Gemini Gem을 직접 만드는 방법을 다룹니다.

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초급 Knowledge Catalog로 데이터 메시 빌드하기 기술 배지 과정을 완료하여, Knowledge Catalog를 통해 데이터 메시를 빌드해 Google Cloud에서 데이터 보안, 거버넌스, 탐색을 활용하는 역량을 입증하세요. Knowledge Catalog에서 애셋에 태그를 지정하고, IAM 역할을 할당하고, 데이터 품질을 평가하는 기술을 연습하고 테스트할 수 있습니다.

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이 과정은 BigQuery에서 생성형 AI 작업에 AI/ML 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다. 고객 관계 관리와 관련된 실제 사용 사례를 통해 Gemini 모델로 비즈니스 문제를 해결하는 워크플로를 설명합니다. 이해를 돕기 위해 SQL 쿼리와 Python 노트북을 사용하는 코딩 솔루션을 단계별로 안내합니다.

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이 과정에서는 데이터-AI 워크플로를 지원하는 AI 기반 기능 모음인 BigQuery의 Gemini에 관해 살펴봅니다. 이러한 기능에는 데이터 탐색 및 준비, 코드 생성 및 문제 해결, 워크플로 탐색 및 시각화 등이 있습니다. 이 과정은 개념 설명, 실제 사용 사례, 실무형 실습을 통해 데이터 실무자가 생산성을 향상하고 개발 파이프라인의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

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중급 BigQuery로 데이터 웨어하우스 빌드 기술 배지를 완료하여 데이터를 조인하여 새 테이블 만들기, 조인 관련 문제 해결, 합집합으로 데이터 추가, 날짜로 파티션을 나눈 테이블 만들기, BigQuery에서 JSON, 배열, 구조체 작업하기와 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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이 과정에서는 학습자가 검증된 설계 패턴을 사용하여 Google Cloud에서 고도로 안정적이고 효율적인 솔루션을 빌드하는 데 필요한 역량을 기를 수 있습니다. 'Google Compute Engine으로 설계하기' 또는 'Google Kubernetes Engine으로 설계하기' 과정에서 이어지는 내용이며, 학습자가 두 과정에서 다루는 기술을 실무에서 사용해 본 경험이 있다는 전제로 진행됩니다. 학습자는 프레젠테이션, 설계 활동, 실무형 실습을 통해 고도로 안정적이고 안전하고 비용 효율적이며 가용성이 높은 Google Cloud 배포를 설계하는 데 필요한 비즈니스 요구사항과 기술 요구사항을 정의하고 이 사이의 적절한 균형을 유지하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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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.

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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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인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 광범위한 산업을 빠르게 혁신하고 있는 정보 기술의 중요한 진화입니다. 'Google Cloud 인공지능으로 혁신하기' 과정에서는 조직이 AI와 ML을 사용하여 비즈니스 프로세스를 혁신하는 방법을 살펴봅니다. Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.

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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI

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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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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI 첫 번째 과정에서는 클라우드 컴퓨팅, Google Cloud 사용 방법, 다양한 컴퓨팅 옵션에 대한 개요를 제공합니다.

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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: 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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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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중급 Google Cloud에서 Terraform으로 인프라 빌드 기술 배지 과정을 완료하여 Terraform을 사용하는 코드형 인프라(IaC) 원칙, Terraform 구성으로 Google Cloud 리소스 프로비저닝 및 관리, 효과적인 상태 관리(로컬 및 원격), 재사용성 및 구성을 위한 Terraform 코드 모듈화 등에 관한 기술을 입증하세요.

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이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.

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이 과정에서는 Google Cloud에서 Terraform을 사용하는 방법을 소개합니다. 학습자는 Terraform을 사용하여 코드형 인프라를 구현하는 방법을 설명하고, Terraform의 주요 특징과 기능을 적용하여 Google Cloud 인프라를 생성하고 관리할 수 있게 됩니다. 또한 Terraform을 사용하여 Google Cloud 리소스를 빌드하고 관리하는 실무형 실습도 진행합니다.

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Google Cloud 기초: 핵심 인프라 과정은 Google Cloud 사용에 관한 중요한 개념 및 용어를 소개합니다. 이 과정에서는 동영상 및 실무형 실습을 통해 중요한 리소스 및 정책 관리 도구와 함께 Google Cloud의 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 살펴보고 비교합니다.

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중급 Google Cloud에서 Cloud 보안 기본사항 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Identity and Access Management(IAM)로 역할 생성 및 할당, 서비스 계정 생성 및 관리, 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 네트워크에서 비공개 연결 사용 설정, IAP(Identity-Aware Proxy)를 사용한 애플리케이션 액세스 제한, Cloud Key Management Service(KMS)를 사용한 키와 암호화된 데이터 관리, 비공개 Kubernetes 클러스터 생성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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이 과정은 Dataflow를 사용한 서버리스 데이터 처리에 관한 3개 과정으로 이루어진 시리즈 중 1부입니다. 이 첫 번째 과정에서는 Apache Beam이 무엇인지, Dataflow와 어떤 관계가 있는지 복습하는 내용으로 시작합니다. 다음으로 Apache Beam의 비전과 Beam 이식성 프레임워크의 이점에 대해 설명합니다. Beam 이식성 프레임워크는 개발자가 선호하는 프로그래밍 언어를 원하는 실행 백엔드와 함께 사용할 수 있다는 비전을 실현합니다. 그런 다음 Dataflow를 통해 컴퓨팅과 스토리지를 분리하면서 비용을 절감하는 방법과 ID, 액세스, 관리 도구가 Dataflow 파이프라인과 상호작용하는 방식을 알아봅니다. 마지막으로 Dataflow에서 사용 사례에 맞는 적절한 보안 모델을 구현하는 방법을 살펴봅니다.

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초급 BigQuery 데이터에서 인사이트 도출 기술 배지 과정을 완료하여 SQL 쿼리 작성, 공개 테이블 쿼리, BigQuery로 샘플 데이터 로드, BigQuery의 쿼리 검사기를 통한 일반적인 문법 오류 문제 해결, BigQuery 데이터를 연결해 Data Studio에서 보고서를 생성하는 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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이 과정은 Google Cloud 기본 개념 과정 이상의 지식을 얻기 위해 실무형 실습을 찾는 초보 클라우드 개발자에게 도움이 됩니다. 실습을 통해 Cloud Storage와 Monitoring 및 Cloud Functions 등 기타 주요 애플리케이션 서비스를 자세히 살펴보며 실무 경험을 쌓게 됩니다. 모든 Google Cloud 이니셔티브에 적용할 수 있는 유용한 기술을 개발할 수 있습니다.

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초급 Looker 대시보드 및 보고서를 위해 데이터 준비하기 기술 배지 과정을 완료하면 데이터를 필터링, 정렬, 피벗팅하고, 다른 Looker Explore의 결과를 병합하고, 함수 및 연산자를 사용해 데이터 분석 및 시각화를 위한 Looker 대시보드 및 보고서를 빌드하는 기술 역량을 입증할 수 있습니다.

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이 과정에서는 생성형 AI 프로젝트와 예측형 AI 프로젝트를 모두 개발하는 데 중점을 두고 Google Cloud의 AI 및 머신러닝(ML) 기능을 소개합니다. 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 기술, 제품, 도구를 살펴보고, 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어가 대화형 실습을 통해 전문성을 강화할 수 있도록 지원합니다.

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이벤트 기반 메시징 및 자동화 워크플로 구현 기술 배지 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Cloud 콘솔을 통해 Pub/Sub를 사용하는 방법을 배우고, Cloud Scheduler 작업을 통해 효율성을 높이는 방법과 Pub/Sub Lite를 사용하여 높은 볼륨의 이벤트 수집에 드는 비용을 절감할 수 있는 경우를 배우게 됩니다.

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Vertex AI에서 머신러닝 솔루션 빌드 및 배포하기 과정을 완료하여 중급 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud의 Vertex AI Platform, AutoML, 커스텀 학습 서비스를 사용해 머신러닝 모델을 학습, 평가, 조정, 설명, 배포하는 방법을 알아봅니다. 이 기술배지 과정은 전문 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어를 대상으로 합니다. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스 숙련도에 따라 Google Cloud에서 독점적으로 발급하는 디지털 배지로, 기술 배지 과정을 통해 대화형 실습 환경에서 지식을 적용하는 역량을 테스트할 수 있습니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 디지털 배지를 받게 됩니다.

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이 과정에서는 Google Cloud의 데이터 엔지니어링, 데이터 엔지니어의 역할과 책임, 그리고 이러한 요소가 Google Cloud 제공 서비스와 어떻게 연결되는지에 대해 알아봅니다. 또한 데이터 엔지니어링 과제를 해결하는 방법에 대해서도 배우게 됩니다.

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생성형 AI 입문자 - Agent Platform 과정은 Google Cloud에서 생성형 AI를 사용하는 방법을 다루는 실습 컬렉션입니다. 이 실습을 통해 Agent Platform에서 Gemini 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다. 또한 프롬프트 설계, 권장사항을 살펴보고 이를 아이디어 구상, 텍스트 분류, 텍스트 추출, 텍스트 요약 등에 활용하는 방법을 다룹니다. Agent Platform에서 커스텀 학습을 통해 파운데이션 모델을 조정하고, Agent Platform의 엔드포인트에 배포하는 방법도 배우게 됩니다.

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이 과정에서는 스트리밍 데이터 파이프라인을 빌드할 때 직면하는 실제 과제를 해결하기 위해 실습을 진행합니다. Google Cloud 제품을 사용하여 지속적이고 무제한적인 데이터를 관리하는 데 중점을 둡니다.

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이 중급 과정에서는 Google Cloud에서 강력한 일괄 데이터 파이프라인을 설계, 빌드, 최적화하는 방법을 알아봅니다. 기본적인 데이터 처리를 넘어, 시의적절한 비즈니스 인텔리전스와 중요한 보고에 필수적인 대규모 데이터 변환과 효율적인 워크플로 조정에 대해 살펴봅니다. Apache Beam용 Dataflow와 Apache Spark용 서버리스(Dataproc Serverless)를 사용하여 구현을 실습하고, 파이프라인 안정성과 운영 우수성을 보장하기 위해 데이터 품질, 모니터링, 알림에 대한 중요한 고려사항을 다룹니다. 데이터 웨어하우징, ETL/ELT, SQL, Python, Google Cloud 개념에 대한 기본적인 지식이 있으면 좋습니다.

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데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 사용하는 기존 접근방식은 효과적일 수 있지만, 특히 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 단점이 있습니다. 이 과정에서는 데이터 레이크하우스의 개념과 데이터 레이크하우스를 만드는 데 사용되는 Google Cloud 제품을 소개합니다. 레이크하우스 아키텍처는 개방형 표준 데이터 소스를 사용하며 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합하여 많은 단점을 해결합니다.

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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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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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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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이 과정에서는 AI 기반 검색 기술, 도구, 애플리케이션을 살펴봅니다. 벡터 임베딩을 활용하는 시맨틱 검색, 시맨틱 방식과 키워드 방식을 결합한 하이브리드 검색, 그라운딩된 AI 에이전트로서 AI 할루시네이션을 최소화하는 검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보세요. Vertex AI 벡터 검색을 활용해 지능형 검색 엔진을 빌드하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.

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이 과정에서는 생성형 AI 모델과 상호작용하고 비즈니스 아이디어의 프로토타입을 제작하여 프로덕션으로 출시할 수 있는 도구인 Vertex AI Studio를 소개합니다. 몰입감 있는 사용 사례, 흥미로운 강의, 실무형 실습을 통해 프롬프트부터 프로덕션에 이르는 수명 주기를 살펴보고 Vertex AI Studio를 Gemini 멀티모달 애플리케이션, 프롬프트 설계, 프롬프트 엔지니어링, 모델 조정에 활용하는 방법을 알아봅니다. 이 과정의 목표는 Vertex AI Studio로 프로젝트에서 생성형 AI의 잠재력을 활용하는 것입니다.

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이 과정에서는 딥 러닝을 사용해 이미지 캡션 모델을 만드는 방법을 알아봅니다. 인코더 및 디코더와 모델 학습 및 평가 방법 등 이미지 캡션 모델의 다양한 구성요소에 대해 알아봅니다. 이 과정을 마치면 자체 이미지 캡션 모델을 만들고 이를 사용해 이미지의 설명을 생성할 수 있게 됩니다.

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이 과정은 Transformer 아키텍처와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 소개합니다. 셀프 어텐션 메커니즘 같은 Transformer 아키텍처의 주요 구성요소와 이 아키텍처가 BERT 모델 빌드에 사용되는 방식에 관해 알아봅니다. 또한 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론과 같이 BERT를 활용할 수 있는 다양한 작업에 대해서도 알아봅니다. 이 과정은 완료하는 데 대략 45분이 소요됩니다.

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이 과정은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답과 같은 시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 작업에 널리 사용되는 강력한 머신러닝 아키텍처인 인코더-디코더 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다. 인코더-디코더 아키텍처의 기본 구성요소와 이러한 모델의 학습 및 서빙 방법에 대해 알아봅니다. 해당하는 실습 둘러보기에서는 TensorFlow에서 시를 짓는 인코더-디코더 아키텍처를 처음부터 간단하게 구현하는 코딩을 해봅니다.

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이 과정에서는 신경망이 입력 시퀀스의 특정 부분에 집중할 수 있도록 하는 강력한 기술인 주목 메커니즘을 소개합니다. 주목 메커니즘의 작동 방식과 이 메커니즘을 다양한 머신러닝 작업(기계 번역, 텍스트 요약, 질문 답변 등)의 성능을 개선하는 데 활용하는 방법을 알아봅니다.

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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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초급 Agent Platform의 프롬프트 설계 기술 배지를 완료하여 Agent Platform 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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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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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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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Data Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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