Somia Khan
회원 가입일: 2026
실버 리그
3623포인트
회원 가입일: 2026
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.
이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 프롬프트를 사용하여 틱택토와 같은 플레이 가능한 게임을 빌드, 맞춤설정, 공유하는 방법을 다룹니다.
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.
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.
이 동영상에서는 Google Docs에서 Gemini의 고급 AI 기능을 활용하여 아이디어를 브레인스토밍하고, 다양한 마케팅 콘텐츠의 초안을 작성하고, 팀과 협업하는 방법을 다룹니다.
이 동영상에서는 반복적인 작업을 자동화하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 고급 AI 기능인 Gemini Gem을 직접 만드는 방법을 다룹니다.
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 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.
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.
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.
첫 번째 Gemini Enterprise 애플리케이션을 만들어 기술 배지를 획득하세요. 다양한 데이터 소스를 애플리케이션에 연결하여 강력한 통합 검색 및 분석 엔진을 빌드하세요. Deep Research 에이전트, 멀티 에이전트 아이디어 구상, 집중 분석을 위한 NotebookLM과 같은 고급 기능을 익힐 수 있습니다.
AI 에이전트가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 살펴보세요. 에이전트 유형을 KPI에 매핑하고 실제 병목 현상을 해결하는 사용 사례를 알아봅니다. Gemini Enterprise로 어떻게 노 코드 솔루션부터 하이 코드 솔루션에 이르기까지 적절한 에이전트를 빌드하고 조정할 수 있는지에 대해서도 다룹니다.
이 과정에서는 AI 에이전트에 대한 기본사항을 소개하고 실제 비즈니스 현장에서 에이전트가 가치를 창출하는 영역을 살펴봅니다. 이 과정은 자율적이고 목표 지향적인 행동의 관점에서 AI 시스템을 이해하려는 개발자, 설계자, 기술 의사 결정권자에게 기초를 제공합니다.
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.
AI 에이전트에 대한 개념 개요를 확인하세요. AI 에이전트가 어떻게 자율적인 작업과 추론을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는지 살펴봅니다. 에이전트가 사용자를 대신하여 학습하고 계획하여 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 기술 아키텍처(모델, 도구, 조정)에 대해서도 알아봅니다.
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 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 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.
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.