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Petr Klimeš

회원 가입일: 2026

실버 리그

13139포인트
자격증 학습 가이드 만들기: AGWA 시험 대비 Earned 11월 4, 2026 EST
AppSheet Administration Earned 11월 4, 2026 EST
Google Cloud 데이터베이스 마이그레이션: 전략 Earned 11월 4, 2026 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PCD 시험 대비 Earned 11월 4, 2026 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PCD 시험 준비 Earned 11월 4, 2026 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PDE 시험 대비 Earned 11월 4, 2026 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비 Earned 11월 4, 2026 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PCDBE 시험 대비 Earned 11월 4, 2026 EST
Gemini를 사용한 AI 기반 데이터베이스 관리 Earned 11월 4, 2026 EST
Security Command Center: Identify and Prioritize Risks Earned 11월 4, 2026 EST
Model Armor: 안전한 AI 배포 Earned 11월 4, 2026 EST
Security Command Center: Vulnerabilities and Misconfigurations Earned 11월 3, 2026 EST
Google Threat Intelligence Earned 11월 3, 2026 EST
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 11월 3, 2026 EST
Introduction Google Security Operations (SOAR) Earned 11월 3, 2026 EST
Introduction to Google Security Operations (SIEM) Earned 11월 3, 2026 EST
도구로 에이전트 기능 추가 Earned 11월 3, 2026 EST
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기 Earned 11월 3, 2026 EST
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가 Earned 11월 3, 2026 EST
Google Security Operations - Deep Dive Earned 11월 3, 2026 EST
Google DeepMind : 08 Capstone: Develop Your Model for Real-World Impact Earned 11월 3, 2026 EST
Orchestrate Workflows with the Data Agent Kit Earned 11월 3, 2026 EST
Customer Experience Agent Studio: Design and Test Solutions Earned 11월 3, 2026 EST
Google Cloud Agent Governance and Security Earned 11월 3, 2026 EST
Innovating with Data and Google Cloud Earned 11월 3, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned 11월 3, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned 11월 3, 2026 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned 11월 3, 2026 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned 11월 3, 2026 EST
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model Earned 11월 3, 2026 EST
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model Earned 11월 3, 2026 EST
에이전트 메모리 및 상태 관리 Earned 11월 3, 2026 EST
Add Agent Guardrails with Callbacks Earned 11월 3, 2026 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PCA 시험 대비 Earned 11월 3, 2026 EST
첫 번째 에이전트 배포하기 Earned 11월 3, 2026 EST
Coordinate Multiple Agents Earned 11월 3, 2026 EST
Agent Assist 및 생성형 AI 기능 Earned 11월 3, 2026 EST
생성형 플레이북으로 에이전트 만들기 Earned 11월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: 나만의 레트로 아케이드 게임 만들기 Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: '바이브 DJ'가 되어 보세요 Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: 나만의 완벽한 대학 스카우팅 보고서 작성하기 Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: 클릭 한 번으로 캠페인 시각 자료 만들기 Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: 아이디어 스케치에서 실제 작동하는 앱으로 Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gmail에서 Gemini Calendar 활용하기 Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Talk to Your Data in Sheets Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: 노 코드 시트 및 스크립트 Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini 및 Apps Script로 작업 자동화하기 Earned 10월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned 10월 16, 2026 EDT
나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기 Earned 10월 16, 2026 EDT
Enterprise 에이전트 및 사용 사례 Earned 10월 16, 2026 EDT
에이전트 기초 Earned 10월 16, 2026 EDT
생성형 AI 소개 Earned 10월 15, 2026 EDT

이 온디맨드 과정에서는 학습자가 Gemini Notebook을 사용하여 Associate Google Workspace Administrator(AGWA) 자격증 시험을 위한 효과적이고 체계적인 학습 가이드를 만드는 방법을 배웁니다. 학습자는 Google Workspace 공식 문서에서 핵심 개념을 추출하고, 맞춤형 학습 질문과 플래시카드를 위한 맞춤 프롬프트를 작성하고, 학습 자료를 전용 Gemini Notebook 작업공간에 정리하는 실무 경험을 쌓게 됩니다.

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This course teaches you how to administer Google AppSheet, a no-code app development platform. In this course, you learn how to plan an AppSheet rollout strategy in your enterprise. You also learn how to manage AppSheet teams by using the standard or organizational model, and how to implement governance policies. We discuss how data sources and sample apps can be shared within the enterprise, and the options available for external integration and monitoring with AppSheet.

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데이터베이스를 Google Cloud로 이전할 준비가 되셨나요? 이 과정에서는 전략을 설명합니다. 비즈니스 동인을 평가하여 높은 온프레미스 비용과 벤더 종속을 극복하는 방법을 알아봅니다. Migration Center를 사용하여 애셋을 탐색하고 TCO를 분석하며 단계별 웨이브 계획을 수립합니다. 적절한 마이그레이션 경로를 선택하고 워크로드에 적합한 Google Cloud 솔루션을 식별하는 방법을 알아봅니다. 이 세션을 통해 데이터 기반 비즈니스 사례와 명확한 로드맵을 얻어 경영진의 동의를 얻고 성공적인 마이그레이션을 이끌 수 있습니다.

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Gemini Notebook을 사용하여 Associate Cloud 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 알아봅니다.

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Gemini Notebook을 활용하여 Professional Cloud Developer(PCD) 자격증 시험을 대비한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아봅니다. 주요 기능을 살펴보고, 소스 자료를 통합하고, 효과적인 프롬프트를 사용하여 시험 준비를 간소화합니다.

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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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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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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Cloud Database Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook의 핵심 기능을 간략히 살펴보고, 소스를 추가하는 방법을 배우고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습합니다.

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이 과정은 데이터베이스 전문가에게 운영 사일로를 허물 수 있는 전략적 프레임워크를 제공합니다. Gemini를 탑재한 데이터베이스 센터는 전체 데이터베이스 자산을 위한 통합 명령 콘솔입니다. 이를 사용하면 Compute Engine의 완전 관리형 서비스와 자체 관리형 데이터베이스를 단일 모니터링 가능성 대시보드로 통합할 수 있습니다. 이 과정에서는 Gemini 지원 인사이트를 익히고, 사후 대응식 문제 해결에서 선제적 리더십으로 전환하고, 보안 상황 관리를 자동화하고, 조직 전반의 규정 준수 표준을 시행하고, 병목 현상이 비즈니스에 영향을 미치기 전에 성능을 최적화하는 방법을 배울 수 있습니다.

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In the context of a real-world use case, learn how to use Security Command Center’s virtual red teaming feature to identify risks. Then, learn how attack exposure scores help you prioritize issues and how risk reports keep stakeholders in the loop.

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이 과정에서는 Model Armor의 필수 보안 기능을 검토하고 서비스를 사용할 수 있도록 준비합니다. LLM과 관련된 보안 위험과 Model Armor가 AI 애플리케이션을 보호하는 방법을 알아봅니다.

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Learn how to use Security Command Center (SCC) to triage vulnerabilities and misconfigurations identified by platform security detectors. 

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위협에 대한 탁월한 가시성을 제공하는 Google Threat Intelligence를 통해 전 세계 보안팀은 상세한 위협 인텔리전스를 적시에 확인할 수 있습니다. 이 과정에서는 Google Threat Intelligence의 다양한 기능과 조직에서 위협을 선제적으로 완화하기 위해 이 제품을 사용하는 일반적인 방법을 다룹니다.

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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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This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.

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This course provides a comprehensive, end-to-end exploration of Google SecOps SIEM, guiding learners from foundational concepts to advanced investigation and detection engineering. Participants will gain hands-on experience with data ingestion, normalization, RBAC configuration, searching, and dashboarding using both legacy and native capabilities. Through structured modules, demos, and curated examples, the course emphasizes real-world investigation workflows, UDM-based analytics, and YARA-L rule development. By the end of the course, learners will be equipped to operationalize SIEM effectively within their environment and build scalable processes for detection, investigation, and reporting.

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고급 구성으로 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 실제 사용 가능한 기능을 추가해 볼 차례입니다. 에이전트에 웹 검색, 코드 실행, 데이터베이스 쿼리, 커스텀 작업 수행을 지원하는 도구를 탑재해 보세요. 에이전트를 지능형 응답자에서 직접 작업을 수행하는 유능한 어시스턴트로 만들 수 있습니다.

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이 과정에서는 Google Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.

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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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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.

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In this Google DeepMind course, you will complete a capstone project that brings together the technical knowledge, ethical awareness, and creative problem-solving skills that you have developed throughout the Google DeepMind: AI Research Foundations curriculum. You will apply what you have learned to a problem of your choosing. You will first plan your project to ensure that you are clear on your project aims and intended impact. You will then collect and prepare data for your model. Finally, you will implement a full fine-tuning workflow using Gemma 3 with low-rank adaptation (LoRA) and evaluate its performance. You will receive guidance, but the emphasis will be on adaptation and experimentation - skills that are essential for applied AI research.

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This course brings AI-driven, natural-language data engineering into the IDE and CLI workflows you already use. Built on the Agent Development Kit (ADK), the Data Agent Kit connects to a wide array of Google Cloud services, including BigQuery, Spanner, BigLake, Dataproc, and Managed Airflow. By using it, you can collapse days of pipeline scaffolding, data build tool (dbt) authoring, and orchestration wiring into prompt-driven sessions. As an intermediate-to-advanced practitioner, you will learn to build a data agent with the Agent Development Kit (ADK). You'll wire up the Model Context Protocol (MCP) layer, and use your agent to explore catalogs, transform data, train models, and orchestrate scheduled pipelines on Google Cloud.

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In this advanced course, you will design, evaluate, deploy, and monitor production-ready AI agents using Customer Experience Agent Studio (CX Agent Studio). You will apply deterministic design principles, test agents with simulations, and build low-latency voice experiences with Native Audio. You will accelerate development using the CX Agent Studio Model Context Protocol (MCP) server and enterprise connectors. Then, evaluate agent performance with golden test cases and the AI-assisted quality hill climbing process. Finally, deploy your agents across web and telephony channels, configure human escalation, and monitor live conversations using Quality AI in CX Insights.

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As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.

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Cloud technology on its own only provides a fraction of the true value to a business; When combined with data–lots and lots of it–it has the power to truly unlock value and create new experiences for customers. In this course, you'll learn what data is, historical ways companies have used it to make decisions, and why it is so critical for machine learning. This course also introduces learners to technical concepts such as structured and unstructured data. database, data warehouse, and data lakes. It then covers the most common and fastest growing Google Cloud products around data.

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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.

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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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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.

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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.

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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.

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쿼리에 응답하는 기본적인 LLM 에이전트를 빌드해 보았으니 이제 이를 스테이트풀(Stateful) 에이전트로 만들어 보겠습니다. 세션 상태를 활용하여 컨텍스트를 유지하고, 사용자 선호도를 기억하고, 개인화된 경험을 제공하는 에이전트를 빌드해 봅니다. 에이전트를 스테이트리스(Stateless) 응답자에서 지능형 어시스턴트로 전환할 수 있습니다. Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 프로그램의 다른 콘텐츠도 살펴봅니다. 커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기

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You’ve built capable agents with powerful tools—now ensure they operate safely and reliably. Use callbacks as observation points and control mechanisms. Monitor what’s happening, validate inputs and outputs, implement guardrails, and gain confidence that your agents behave in production.

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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Cloud Network 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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로컬 호스트에 있는 에이전트를 프로덕션으로 가져오세요. 이 과정에서는 메모리 뱅크를 통해 선택적인 세션 간 메모리를 사용하여 ADK 에이전트를 Vertex AI Agent Engine 및 Cloud Run에 배포하는 방법을 다룹니다.

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Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.

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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.

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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.

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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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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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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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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 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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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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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.

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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.

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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.

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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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