Svetozar Angelov
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다이아몬드 리그
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AI Boost Bites: Gemini 슬라이드 요약
Earned 1월 9, 2026 EST
AI Boost Bites: AI로 이벤트 계획 간소화하기
Earned 1월 8, 2026 EST
AI Boost Bites: AI로 경영진의 메시지 효과적으로 전달하기
Earned 1월 7, 2026 EST
AI Boost Bites: Google Workspace로 전문가처럼 프롬프트 작성하기
Earned 1월 6, 2026 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews
Earned 12월 24, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps
Earned 12월 24, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports
Earned 12월 23, 2025 EST
AI Boost Bites: 나만의 레트로 아케이드 게임 만들기
Earned 12월 22, 2025 EST
AI Boost Bites: 전략의 허점 찾기
Earned 12월 21, 2025 EST
AI Boost Bites: AI로 간편하게 이메일 정리
Earned 12월 20, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini 이미지-시트 변환 팁
Earned 12월 19, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned 12월 18, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini를 사용한 프레젠테이션 스크립트
Earned 12월 18, 2025 EST
AI Boost Bites: 나만의 피드백 에이전트
Earned 12월 18, 2025 EST
Google Cloud에서 생성형 AI 앱 만들기
Earned 11월 20, 2024 EST
[DEPRECATED] 엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini
Earned 11월 13, 2024 EST
생성형 플레이북으로 에이전트 만들기
Earned 11월 13, 2024 EST
Agent Platform에서 생성형 AI 살펴보기
Earned 11월 5, 2024 EST
[DEPRECATED] 클라우드 설계자를 위한 Gemini
Earned 10월 25, 2024 EDT
[DEPRECATED] 애플리케이션 개발자를 위한 Gemini
Earned 10월 25, 2024 EDT
Google Cloud 데이터 분석 필수 사항
Earned 10월 24, 2024 EDT
Handle Consumer Interactions with CCaaS
Earned 10월 11, 2024 EDT
Google Cloud에서 Keras를 사용해 ML 모델을 빌드, 학습, 배포하기
Earned 3월 26, 2024 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계
Earned 3월 24, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - 한국어
Earned 3월 22, 2024 EDT
How Google Does Machine Learning - 한국어
Earned 3월 7, 2024 EST
Google Meet의 Gemini
Earned 2월 28, 2024 EST
Google Sheets의 Gemini
Earned 2월 28, 2024 EST
Google Slides의 Gemini
Earned 2월 28, 2024 EST
Google Docs의 Gemini
Earned 2월 28, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 한국어
Earned 2월 23, 2024 EST
Enterprise Search on Generative AI App Builder
Earned 12월 13, 2023 EST
Google Cloud를 통한 디지털 혁신
Earned 12월 12, 2023 EST
Gmail의 Gemini
Earned 12월 10, 2023 EST
Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations
Earned 12월 10, 2023 EST
생성형 AI 입문자 - Agent Platform
Earned 12월 1, 2023 EST
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 12월 1, 2023 EST
Gemini 기반 Google Workspace: AI 워크플로의 기반
Earned 11월 23, 2023 EST
Vertex AI Studio 소개
Earned 11월 8, 2023 EST
이미지 캡셔닝 모델 만들기
Earned 11월 8, 2023 EST
Transformer 모델 및 BERT 모델
Earned 11월 4, 2023 EDT
인코더-디코더 아키텍처
Earned 11월 4, 2023 EDT
어텐션 메커니즘
Earned 11월 3, 2023 EDT
이미지 생성 소개
Earned 11월 3, 2023 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기
Earned 11월 3, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 한국어
Earned 11월 3, 2023 EDT
책임감 있는 AI 소개
Earned 11월 3, 2023 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 11월 2, 2023 EDT
생성형 AI 소개
Earned 11월 2, 2023 EDT
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 브레인스토밍과 물류부터 이벤트 후 피드백 분석에 이르기까지 AI 어시스턴트를 사용하여 대규모 팀 이벤트를 계획하는 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 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 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 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 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 Canvas에서 간단한 프롬프트를 사용하여 틱택토와 같은 플레이 가능한 게임을 빌드, 맞춤설정, 공유하는 방법을 다룹니다.
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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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이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 이메일을 요약하고, 정보를 찾고, 답장 초안을 작성하여 받은편지함을 더 효율적으로 관리하는 방법을 다룹니다.
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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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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 Gemini Advanced를 사용하여 주제를 조사하고, 프레젠테이션 개요를 작성한 다음, Google Docs의 Gemini를 사용하여 요점을 생성하는 방법을 다룹니다.
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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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생성형 AI 애플리케이션은 대규모 언어 모델(LLM)이 발명되기 전에는 불가능에 가까웠던 새로운 사용자 경험을 만들 수 있습니다. 어떻게 하면 애플리케이션 개발자가 생성형 AI를 사용해 Google Cloud에서 강력한 대화형 앱을 빌드할 수 있을까요?
이 과정에서는 생성형 AI 애플리케이션에 대해 알아보고 프롬프트 설계 및 검색 증강 생성(RAG)을 사용해 LLM 기반의 강력한 애플리케이션을 빌드하는 방법을 학습합니다. 생성형 AI 애플리케이션에 사용할 수 있는 프로덕션 레디 아키텍처를 살펴보고 LLM 및 RAG 기반 채팅 애플리케이션을 빌드합니다.
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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.
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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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중급 Agent Platform에서 생성형 AI 살펴보기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트를 생성하고, 향상된 콘텐츠 제작을 위해 이미지 및 동영상을 분석하고, Gemini API 내에서 함수 호출 기법을 적용하는 기술 역량을 입증하세요. 정교한 Gemini 기법을 활용하고, 멀티모달 콘텐츠 생성을 살펴보고, AI 기반 프로젝트의 기능을 확장하는 방법을 알아보세요.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 도우미인 Gemini가 관리자의 인프라 프로비저닝을 어떻게 도와주는지 알아봅니다. 인프라에 관해 설명하고, GKE 클러스터를 배포하고, 기존 인프라를 업데이트하도록 Gemini에 프롬프트를 입력하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한 실무형 실습을 통해 Gemini가 GKE 배포 워크플로를 어떻게 개선하는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 공동작업 도구인 Gemini가 개발자의 애플리케이션 빌드에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 코드에 대한 설명을 얻고 Google Cloud 서비스를 추천받고 애플리케이션의 코드를 생성하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 애플리케이션 개발 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다.
Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.
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Google Cloud에서 원시 숫자를 명확한 데이터 기반 의사 결정으로 전환하는 방법을 알아보세요. 이 초급 과정에서는 실무형 실습과 실제 시나리오를 통해 BigQuery에서 데이터를 쿼리하고, Looker에서 트렌드를 탐색하고, 데이터 스튜디오에서 공유 가능한 대화형 보고서를 작성하는 방법을 안내합니다.
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This course teaches contact center agents about the core agent features and functionality in Contact Center as a Service (CCaaS). CCaaS is a unified contact center platform that accelerates an organization's ability to leverage and deploy contact centers without relying on multiple technology providers. This course is most appropriate for those who handle consumer interactions via chat and call.
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이 과정에서는 TensorFlow 및 Keras를 사용한 ML 모델 빌드, ML 모델의 정확성 개선, 사용 사례 확장을 위한 ML 모델 작성에 대해 다룹니다.
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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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이 과정에서는 먼저 데이터에 관해 논의하면서 데이터 품질을 개선하고 탐색적 데이터 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다. Vertex AI AutoML과 코드를 한 줄도 작성하지 않고 ML 모델을 빌드하고, 학습시키고, 배포하는 방법을 설명합니다. 학습자는 Big Query ML의 이점을 이해할 수 있습니다. 그런 다음, 머신러닝(ML) 모델 최적화 방법과 일반화 및 샘플링으로 커스텀 학습용 ML 모델 품질을 평가하는 방법을 다룹니다.
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Google Cloud에서 머신러닝을 구현하기 위한 권장사항에는 어떤 것이 있을까요? Vertex AI란 무엇이고, 이 플랫폼을 사용하여 코드는 한 줄도 작성하지 않고 AutoML 머신러닝 모델을 빠르게 빌드, 학습, 배포하려면 어떻게 해야 할까요? 머신러닝이란 무엇이며 어떤 종류의 문제를 해결할 수 있을까요?
Google은 머신러닝을 조금 다른 방식으로 바라봅니다. Google이 머신러닝과 관련하여 중요하게 생각하는 것은 관리형 데이터 세트를 위한 통합 플랫폼과 특징 저장소를 제공하고, 코드를 작성하지 않고도 머신러닝 모델을 빌드, 학습, 배포할 방법을 제공하고, 데이터에 라벨을 지정하고, TensorFlow, scikit-learn, Pytorch, R 등과 같은 프레임워크를 사용하여 Workbench 노트북을 만들 수 있도록 지원하는 것입니다. Google의 Vertex AI 플랫폼에는 커스텀 모델을 학습시키고, 구성요소 파이프라인을 빌드하고, 온라인 및 일괄 예측을 실행하는 기능이 포함되어 있습니다. 후보 사용 사례를 머신러닝으로 구동되도록 변환하는 5단계를 살펴보고, 단계를 건너뛰지 않는 것이 중요한 이유를 알아봅니다. 마지막으로, 머신러닝이 증폭시킬 수 있는 편향과 이를 인식할 방법을 살펴봅니다.
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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 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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Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities.
This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.
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디지털 혁신은 현대 조직에 있어 중요한 여정이며, 의미 있는 혁신으로 나아가기 위해서는 가장 먼저 클라우드 컴퓨팅에 대한 강력한 기준을 수립해야 합니다. 'Google Cloud를 통한 디지털 혁신' 과정에서는 조직이 운영을 현대화하는 데 도움이 되는 핵심 기술과 전략적 프레임워크를 소개합니다. 이 과정에서는 기본적인 클라우드 개념, 글로벌 네트워크 인프라, 공동 책임 모델을 살펴보고 리더가 클라우드로의 전환을 자신 있게 이끌 수 있도록 지원합니다.
Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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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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In this course you will learn the fundamentals of no-code app development and recognize use cases for no-code apps. The course provides an overview of the AppSheet no-code app development platform and its capabilities. You learn how to create an app with data from spreadsheets, create the app’s user experience using AppSheet views and publish the app to end users.
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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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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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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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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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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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Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models, Introduction to Responsible AI 과정을 완료하고 기술 배지를 획득하세요. 최종 퀴즈를 풀어보고 생성형 AI의 기본 개념을 제대로 이해했는지 확인해 보세요.
기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 지식을 숙지한 사람에게 Google Cloud에서 발급하는 디지털 배지입니다. 프로필을 공개하고 기술 배지를 소셜 미디어 프로필에 추가하여 공유하세요.
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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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