Priyansh Garg
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골드 리그
15541포인트
첫 번째 에이전트 배포하기
Earned 10월 14, 2026 EDT
에이전트를 빌드하고 프로덕션에서 배포하기
Earned 10월 14, 2026 EDT
도구로 에이전트 기능 추가
Earned 10월 13, 2026 EDT
에이전트 메모리 및 상태 관리
Earned 10월 13, 2026 EDT
에이전트 동작 최적화
Earned 10월 13, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 나의 첫 에이전트 빌드
Earned 10월 10, 2026 EDT
나의 첫 Gemini Enterprise 애플리케이션 만들기
Earned 10월 10, 2026 EDT
Enterprise 에이전트 및 사용 사례
Earned 10월 10, 2026 EDT
에이전트 기초
Earned 10월 3, 2026 EDT
Google Cloud의 데이터 엔지니어링 입문
Earned 2월 24, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge
Earned 2월 19, 2026 EST
AI Boost Bites: 맞춤 프롬프트를 사용한 맞춤설정
Earned 2월 12, 2026 EST
AI Boost Bites: Docs 및 Drive의 Gemini를 사용한 요약
Earned 2월 12, 2026 EST
AI Boost Bites: Google Workspace로 전문가처럼 프롬프트 작성하기
Earned 2월 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini로 간편하게 콘텐츠 생성하기
Earned 2월 6, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned 2월 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini Gems - 최고의 마케팅 파트너
Earned 2월 6, 2026 EST
정리: Cloud 데이터 분석가 업무 준비
Earned 2월 3, 2026 EST
스토리텔링의 힘: 클라우드에서 데이터를 시각화하는 방법
Earned 1월 26, 2026 EST
클라우드의 데이터 변환
Earned 1월 16, 2026 EST
클라우드의 데이터 관리 및 스토리지
Earned 12월 28, 2025 EST
Google Cloud의 데이터 분석 입문
Earned 11월 16, 2025 EST
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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Google의 에이전트 개발 키트(ADK)와 Google Cloud의 강력한 인프라를 사용하는 멀티 에이전트 시스템의 아키텍처와 배포에 대해 알아보세요. 안전하고 확장 가능하며 프로덕션에 즉시 사용할 수 있는 AI 에이전트를 위해 서버리스 Cloud Run부터 고성능 GKE에 이르기까지 이상적인 호스팅 환경을 식별하고 계층적 에이전트 트리와 결정론적 워크플로 에이전트를 설계하는 방법을 배우게 됩니다.
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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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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.
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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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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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이 과정에서는 Google Cloud의 데이터 엔지니어링, 데이터 엔지니어의 역할과 책임, 그리고 이러한 요소가 Google Cloud 제공 서비스와 어떻게 연결되는지에 대해 알아봅니다. 또한 데이터 엔지니어링 과제를 해결하는 방법에 대해서도 배우게 됩니다.
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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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이 동영상에서는 Google Workspace에서 Gemini 결과를 맞춤설정하는 방법을 다룹니다. '@' 기호를 사용하여 문서와 연구 논문을 프롬프트에 직접 통합하여 필요에 맞게 조정된 더 타겟팅되고 관련성 높은 AI 출력을 얻는 방법을 알아보세요.
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이 동영상에서는 Gemini를 사용하여 Google Workspace에서 긴 문서를 요약하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 필요한 정보를 빠르게 얻고 시간을 절약할 수 있습니다. Gemini를 사용하여 전체 문서 또는 선택한 텍스트를 요약하는 방법과 Drive의 Gemini를 사용하여 여러 파일을 요약하는 방법을 알아봅니다.
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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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이 동영상에서는 Google Docs에서 Gemini의 고급 AI 기능을 활용하여 아이디어를 브레인스토밍하고, 다양한 마케팅 콘텐츠의 초안을 작성하고, 팀과 협업하는 방법을 다룹니다.
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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.
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이 동영상에서는 반복적인 작업을 자동화하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 고급 AI 기능인 Gemini Gem을 직접 만드는 방법을 다룹니다.
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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 다섯 번째 과정입니다. 이 과정에서는 전체 데이터 수명 주기 프로젝트에 중점을 둔 실습형 캡스톤 프로젝트의 1~4번째 과정에서 배운 기초 지식과 기술을 종합하여 적용합니다. 클라우드 기반 도구를 사용하여 데이터 인사이트를 효과적으로 확보, 저장, 처리, 분석, 시각화, 전달하는 방법을 실습합니다. 과정을 마치면 학습자는 여러 소스의 데이터를 효과적으로 구조화하고, 다양한 이해관계자에게 솔루션을 제시하고, 클라우드 기반 소프트웨어를 사용하여 데이터 인사이트를 시각화하는 역량을 보여주는 프로젝트를 완료하게 됩니다. 또한 이력서를 업데이트하고 면접 기법을 연습하면서 입사 지원 및 면접을 준비합니다.
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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 네 번째 과정입니다. 이 과정에서 학습자는 클라우드에서 데이터를 시각화하는 5가지 핵심 단계(스토리텔링, 계획, 데이터 탐색, 시각화 구축, 다른 사람과의 데이터 공유)와 관련된 기술을 개발하는 데 중점을 둡니다. 또한 UI/UX 기술을 사용하여 효과적인 클라우드 네이티브 시각화를 와이어프레임으로 제작하고 클라우드 네이티브 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터 세트를 탐색하고, 보고서를 작성할 뿐 아니라 의사 결정 및 협업을 촉진하는 대시보드를 빌드하는 경험을 쌓을 수 있습니다.
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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 세 번째 과정입니다. 이 과정에서는 먼저 데이터 수집부터 인사이트 도출까지의 데이터 여정을 개괄적으로 살펴봅니다. 그런 다음 SQL을 사용하여 원시 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하는 방법을 알아봅니다. 다음으로 데이터 파이프라인을 사용하여 대량의 데이터를 변환하는 방법을 배웁니다. 마지막으로 실제 데이터 세트에 변환 전략을 적용하여 비즈니스 요구사항을 해결하는 경험을 쌓게 됩니다.
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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 데이터를 어떻게 구조화하고 조직화하는지 살펴봅니다. 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 BigQuery, Google Cloud Storage, Dataproc과 같은 클라우드 구성요소를 활용하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 저장, 분석, 처리하는 방법을 직접 경험해 봅니다.
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Google Cloud 데이터 애널리틱스 자격증의 5개 과정 중 첫 번째 과정입니다. 이 과정에서는 클라우드 데이터 분석의 분야를 정의하고 데이터 획득, 저장, 처리, 시각화와 관련된 클라우드 데이터 분석가의 역할과 책임을 설명합니다. BigQuery, Cloud Storage와 같은 Google Cloud 기반 도구의 아키텍처와 이러한 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 구조화하여 표시하고 보고하는 방법을 살펴봅니다.
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