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Daniel Benoni

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실버 리그

1300포인트
BigQuery로 멀티모달 벡터 검색 구현하기 Earned 5월 13, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 Earned 5월 13, 2026 EDT
멀티 에이전트 아키텍처 배포 Earned 5월 12, 2026 EDT
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 Earned 5월 12, 2026 EDT
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 Earned 5월 11, 2026 EDT
Agent Platform에서 생성형 AI 살펴보기 Earned 5월 11, 2026 EDT
Google AI Studio에서 AI 기반 프로토타입 개발하기 Earned 5월 6, 2026 EDT
Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기 Earned 5월 6, 2026 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계 Earned 5월 5, 2026 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 4월 22, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 4월 22, 2026 EDT
생성형 AI 소개 Earned 4월 22, 2026 EDT

중급 BigQuery로 멀티모달 벡터 검색 구현하기·기술 배지 과정을 완료하여 BigQuery의 Gemini를 사용해 SQL을 생성 및 디버그하고, 감정 분석을 수행하고, 텍스트를 요약하고 키워드를 식별하고, 임베딩을 생성하고, 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 만들고, 멀티모달 벡터 검색을 구현하는 기술 역량을 입증해 보세요.

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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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고급 멀티 에이전트 아키텍처 배포 기술 배지를 획득하고 다음 역량을 입증하세요. 여기에는 ADK를 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 에이전트 간(A2A) 프로토콜을 사용하여 에이전트를 연결하고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하여 외부 도구를 통합하고, 에이전트 엔진에 완전한 멀티 에이전트 솔루션을 배포하는 작업이 포함됩니다.

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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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중급 Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 텍스트 생성, Python SDK와 Gemini API를 사용한 함수 호출 적용, Cloud Run으로 Streamlit 애플리케이션 배포 작업과 관련된 기술 역량을 입증하세요. 텍스트 생성을 위해 Gemini에 프롬프트를 입력하는 여러 가지 방법과 Cloud Shell을 사용해 Streamlit 애플리케이션을 테스트하고 반복하는 방법, Streamlit 애플리케이션을 Cloud Run에 배포된 Docker 컨테이너로 패키징하는 방법을 배울 수 있습니다.

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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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초급 Google AI Studio에서 AI 기반 프로토타입 개발하기 기술 배지 과정을 완료하여 효과적인 프롬프트 작성, 이미지 및 동영상 분석을 위한 멀티모달 기능 활용, 템플릿과 텍스트 프롬프트에서 작동하는 AI 기반 애플리케이션 프로토타입 제작, API 키를 활용한 커스텀 AI 솔루션 빌드 및 배포와 관련된 역량을 입증하세요.

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초급 'Gemini 및 Imagen으로 실제 AI 애플리케이션 빌드하기' 기술 배지 과정을 완료하여, 이미지 인식, 자연어 처리, Google의 강력한 Gemini 및 Imagen 모델을 사용한 이미지 생성, Vertex AI Platform에 애플리케이션 배포 등의 기술을 입증하세요.

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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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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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