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Google Cloud 콘솔에서 기술 적용

Fahad Pasha

회원 가입일: 2026

Unlock Insights with NotebookLM Earned 6월 5, 2026 EDT
Google Vids로 멋진 동영상 만들기 Earned 6월 4, 2026 EDT
Google Drive의 Gemini Earned 6월 4, 2026 EDT
Google Meet의 Gemini Earned 6월 4, 2026 EDT
Google Sheets의 Gemini Earned 6월 4, 2026 EDT
Google Slides의 Gemini Earned 6월 4, 2026 EDT
Google Docs의 Gemini Earned 6월 4, 2026 EDT
Gmail의 Gemini Earned 6월 4, 2026 EDT
Google Workspace를 위한 Gemini 소개 Earned 6월 3, 2026 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 6월 3, 2026 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 6월 3, 2026 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 6월 3, 2026 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 6월 3, 2026 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 6월 3, 2026 EDT
엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini Earned 5월 20, 2026 EDT
애플리케이션 개발자를 위한 Gemini Earned 5월 20, 2026 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가 Earned 5월 14, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 5월 14, 2026 EDT
BigQuery의 Gemini로 생산성 향상 Earned 5월 14, 2026 EDT
BigQuery에서 Gemini 모델 사용하기 Earned 5월 13, 2026 EDT
BigQuery 머신러닝을 사용한 추론 Earned 5월 13, 2026 EDT
데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini Earned 5월 12, 2026 EDT
Gemini Enterprise 소개 Earned 5월 12, 2026 EDT

In this course, you will learn how to centralize diverse sources like PDFs, web pages, and even audio files into a single, intelligent workspace. You will learn to chat with your documents to find specific information, generate instant summaries, and verify answers with AI-powered citations.

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이 과정에서는 일부 Google Workspace 사용자에게 제공되는 온라인 동영상 제작 도구이자 편집 앱인 Google Vids에 대해 알아봅니다. 강의와 데모를 통해 동영상으로 강력한 스토리를 만들고 전달하는 방법을 학습합니다. 미디어, 오디오, 동영상 클립을 손쉽게 삽입하고, 스타일을 맞춤설정하며, 완성된 콘텐츠를 쉽게 공유하는 방법도 배웁니다. 일부 Google Vids 기능은 생성형 AI를 사용해 작업 효율성을 높여 줍니다. Gemini를 포함한 생성형 AI 도구는 부정확하거나 부적절한 정보를 제안할 수 있다는 점에 유의하세요. Gemini 기능을 의료, 법률, 금융 또는 기타 전문가의 조언으로 신뢰해서는 안 됩니다. 또한 Gemini 기능의 제안은 Google의 입장을 대변하지 않으며 Google이 작성한 것으로 간주해서는 안 된다는 점에 유의하세요.

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Google Workspace를 위한 Gemini는 사용자에게 생성형 AI 기능에 대한 액세스를 제공하는 부가기능입니다. 이 과정은 동영상 강의, 실습, 실제 사례를 사용하여 Google Drive의 Gemini가 제공하는 기능을 상세하게 살펴봅니다. 이 과정을 완료하면 Google Drive의 Gemini를 자신 있게 활용하여 워크플로를 개선할 수 있는 지식과 기술을 얻게 됩니다.

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Google Workspace를 위한 Gemini는 사용자에게 생성형 AI 기능에 대한 액세스를 제공하는 부가기능입니다. 이 과정에서는 Google Meet의 Gemini 기능에 대해 자세히 알아봅니다. 동영상 강의, 실습 활동, 실제 사례를 통해 Google Meet의 Gemini 기능을 종합적으로 이해할 수 있습니다. Gemini를 사용하여 배경 이미지를 생성하고, 동영상 품질을 개선하고, 자막을 번역하는 방법을 배웁니다. 본 과정을 마치면 Google Meet의 Gemini를 자신 있게 활용하여 화상 회의의 효과를 극대화하는 데 필요한 지식과 기술을 갖추게 됩니다.

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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객이 Google Workspace에서 생성형 AI 기능을 사용할 수 있도록 하는 부가기능입니다. 이 미니 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Google Sheets의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.

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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공하는 부가기능입니다. 이 미니 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Google Slides의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.

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Google Workspace를 위한 Gemini는 사용자에게 생성형 AI 기능에 대한 액세스를 제공하는 부가기능입니다. 이 과정은 동영상 강의, 실습, 실제 사례를 사용하여 Google Docs의 Gemini가 제공하는 기능을 상세하게 살펴봅니다. 학습자는 Gemini를 사용하여 프롬프트를 바탕으로 텍스트 콘텐츠를 생성하는 방법을 확인하게 됩니다. 또한, 이미 작성한 텍스트를 Gemini로 수정하는 방법을 알아봅니다. 이러한 Gemini 활용을 통해 전체적인 생산성을 향상할 수 있습니다. 이 과정을 완료하면 Google Docs의 Gemini를 자신 있게 활용하여 텍스트 콘텐츠를 향상할 수 있는 지식과 기술을 얻게 됩니다.

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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공하는 부가기능입니다. 이 미니 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Gmail의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.

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Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공하는 부가기능입니다. 이 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Google Workspace의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.

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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 살펴보기'는 생성형 AI 리더 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 이해'는 생성형 AI 리더 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 가치'는 생성형 AI 리더 학습 과정의 첫 번째 과정이며 요구되는 기본 요건이 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 모델 및 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항도 안내합니다.

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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 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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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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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 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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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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BigQuery ML을 사용한 추론, 데이터 분석가가 BigQuery ML을 사용해야 하는 이유, 사용 사례, 지원되는 ML 모델을 알아봅니다. BigQuery에서 ML 모델을 만들고 관리하는 방법도 배웁니다.

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이 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 고객 데이터를 분석하고 제품 판매를 예측하는 데 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. BigQuery에서 고객 데이터를 사용해 신규 고객을 식별, 분류, 개발하는 방법도 다룹니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 데이터 분석 및 머신러닝 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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이 과정에서는 AI 에이전트, 엔터프라이즈 검색, NotebookLM, 지능형 데이터 액세스를 결합하여 조직의 과제를 해결하는 강력한 플랫폼인 Gemini Enterprise를 소개합니다. 학습자는 실제 사례와 실습을 통해 Gemini Enterprise 기능을 실제 비즈니스 요구사항에 적용하고, 아키텍처를 설명하며, 역할에 따 데이터 액세스 및 개인 정보 보호를 처리하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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