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Hara Madhav Talasila

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실버 리그

2329포인트
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned 2월 24, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 2월 15, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned 2월 15, 2026 EST
에이전트 동작 최적화 Earned 2월 15, 2026 EST
에이전트 개발 키트(ADK)로 나의 첫 에이전트 빌드 Earned 2월 11, 2026 EST
에이전트 기초 Earned 2월 11, 2026 EST
생성형 AI 소개 Earned 2월 11, 2026 EST

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 will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

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This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.

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첫 번째 에이전트를 빌드해 보았으니, 이제 한 단계 더 나아갈 차례입니다. 이 과정에서는 고급 요청 사항, 모델 선택, 계획 기능, 구조화된 출력 패턴을 적용하여 기본적인 AI 에이전트를 정교하고 정확한 어시스턴트로 발전시키는 기술을 연마하게 됩니다. 커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기

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Google의 에이전트 개발 키트(ADK)로 첫 번째 AI 에이전트를 구축, 구성, 실행하면서 에이전트에 대한 이론을 실제로 적용해 보세요. 이 실습 중심 과정에서는 완전한 ADK 개발 환경을 설정하고, Python 코드와 YAML 구성의 두 가지 방식으로 에이전트를 생성하며, 다양한 인터페이스에서 실행하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 에이전트 동작을 정의하는 핵심 파라미터를 학습하고 첫 번째 과정에서 배운 내용을 실제 코드에 적용합니다.

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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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