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Ola Glinkowska

회원 가입일: 2025

AI 인프라: 네트워킹 기술 Earned 6월 20, 2026 EDT
[DEPRECATED] 특성 추출 Earned 6월 20, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 에이전트 빌드 Earned 6월 19, 2026 EDT
엔터프라이즈 데이터베이스로 AI 에이전트 빌드하기 Earned 6월 6, 2026 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCA 시험 대비 Earned 6월 5, 2026 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계 Earned 6월 4, 2026 EDT
Vertex AI에서 노트북 작업하기 Earned 6월 4, 2026 EDT
Google Cloud의 AI 및 머신러닝 소개 Earned 6월 4, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model Earned 6월 4, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model Earned 6월 3, 2026 EDT
Gemini Enterprise 소개 Earned 6월 2, 2026 EDT
Gemini Notebook으로 인사이트 얻기 Earned 6월 2, 2026 EDT
Google SRE 문화 개발 Earned 3월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned 2월 22, 2026 EST
AI Boost Bites: Gmail에서 Gemini Calendar 활용하기 Earned 2월 22, 2026 EST
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned 2월 20, 2026 EST
AI Boost Bites: Sheets에서 데이터와 대화하기 Earned 2월 20, 2026 EST
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned 2월 19, 2026 EST
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI Earned 2월 18, 2026 EST
AI Boost Bites: 창의적인 매시업 아티스트가 되어 보세요 Earned 2월 18, 2026 EST
AI Boost Bites: 나만의 세계를 연출하는 AI 아트 디렉터가 되어 보세요 Earned 2월 17, 2026 EST
AI Boost Bites: 완벽한 인물 사진 만들기 Earned 2월 16, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM Earned 2월 13, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data Earned 2월 11, 2026 EST
AI Boost Bites: AI로 이벤트 계획 간소화하기 Earned 2월 11, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini로 조사 역량 강화하기 Earned 2월 10, 2026 EST
AI Boost Bites: 확신을 가지고 고가의 제품 구매하기 Earned 2월 10, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini를 사용한 애니메이션 차트 Earned 2월 10, 2026 EST
AI Boost Bites: 아이디어를 애니메이션 아트로 변환하기 Earned 2월 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 개인 AI 튜터 Earned 2월 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 학습 가이드를 게임처럼 즐기기 Earned 2월 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 몇 분 만에 경쟁업체의 플레이북 파악하기 Earned 2월 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 맞춤형 날씨 앱 빌드하기 Earned 2월 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 3D 태양계 만들기 Earned 2월 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 나만의 생산성 도구 만들기 Earned 2월 6, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini를 사용한 가이드 학습 Earned 2월 6, 2026 EST
AI Boost Bites: 나만의 레트로 아케이드 게임 만들기 Earned 2월 6, 2026 EST
AI Boost Bites: '바이브 DJ'가 되어 보세요 Earned 2월 6, 2026 EST
AI Boost Bites: 나만의 완벽한 대학 스카우팅 보고서 작성하기 Earned 2월 6, 2026 EST
AI Boost Bites: 아이디어 스케치에서 실제 작동하는 앱으로 Earned 2월 5, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned 2월 5, 2026 EST
AI Boost Bites: 나만의 피드백 에이전트 Earned 2월 5, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini를 사용한 프레젠테이션 스크립트 Earned 2월 5, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned 2월 5, 2026 EST
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned 2월 4, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned 2월 4, 2026 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned 2월 4, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned 2월 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: 몇 초 만에 문서 만들기 Earned 2월 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: AI로 간편하게 이메일 정리 Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini 슬라이드 요약 Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: 노 코드 시트 및 스크립트 Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: AI로 경영진의 메시지 효과적으로 전달하기 Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini Gems를 사용한 경영진 보고용 요약 Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini 및 Apps Script로 작업 자동화하기 Earned 2월 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini 이미지-시트 변환 팁 Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: 전략의 허점 찾기 Earned 2월 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: 맞춤 프롬프트를 사용한 맞춤설정 Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Docs 및 Drive의 Gemini를 사용한 요약 Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini로 간편하게 콘텐츠 생성하기 Earned 2월 3, 2026 EST
AI Boost Bites: Google Workspace로 전문가처럼 프롬프트 작성하기 Earned 2월 2, 2026 EST
AI Boost Bites: 클릭 한 번으로 캠페인 시각 자료 만들기 Earned 2월 2, 2026 EST
AI Boost Bites: 이메일 콘텐츠 제작 Earned 2월 2, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 2월 2, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini Gems - 최고의 마케팅 파트너 Earned 2월 2, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 2월 2, 2026 EST
Google Cloud에서 생성형 AI 앱 만들기 Earned 2월 2, 2026 EST
Google Security Operations - Deep Dive Earned 1월 30, 2026 EST
[Deprecated]Google Security Operations - Fundamentals Earned 1월 17, 2026 EST
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 1월 11, 2026 EST
책임감 있는 AI 소개 Earned 1월 9, 2026 EST
에이전트 행동 최적화 Earned 1월 9, 2026 EST
에이전트 개발 키트(ADK)로 나의 첫 에이전트 빌드 Earned 1월 9, 2026 EST
에이전트 기초 Earned 1월 9, 2026 EST
머신러닝 작업(MLOps): 시작하기 Earned 12월 22, 2025 EST
Google Cloud의 모니터링 가능성 Earned 12월 22, 2025 EST
대규모 언어 모델 소개 Earned 12월 16, 2025 EST
[DEPRECATED] 데이터 과학자와 분석가를 위한 Gemini Earned 12월 10, 2025 EST
Gemini 및 Streamlit으로 생성형 AI 앱 개발하기 Earned 12월 10, 2025 EST
생성형 AI 소개 Earned 12월 6, 2025 EST
자격증 학습 가이드 만들기: PMLE 시험 대비 Earned 12월 2, 2025 EST
[DEPRECATED] 애플리케이션 개발자를 위한 Gemini Earned 11월 26, 2025 EST
[DEPRECATED] 네트워크 엔지니어를 위한 Gemini Earned 11월 26, 2025 EST
[DEPRECATED] DevOps 엔지니어를 위한 Gemini Earned 11월 25, 2025 EST
[DEPRECATED] 엔드 투 엔드 SDLC를 위한 Gemini Earned 11월 24, 2025 EST
[DEPRECATED] 보안 엔지니어를 위한 Gemini Earned 11월 24, 2025 EST
[DEPRECATED] 클라우드 설계자를 위한 Gemini Earned 11월 24, 2025 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned 11월 24, 2025 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned 11월 24, 2025 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned 11월 24, 2025 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned 11월 24, 2025 EST
AI 인프라: Cloud TPU Earned 11월 10, 2025 EST
AI 인프라: Cloud GPU Earned 11월 3, 2025 EST
AI 인프라: AI 하이퍼컴퓨터 소개 Earned 11월 3, 2025 EST
Gemini 멀티모달 및 멀티모달 RAG로 리치 문서 검사하기 Earned 10월 31, 2025 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 해석 가능성 및 투명성 Earned 10월 29, 2025 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 개인 정보 보호 및 안전 Earned 10월 29, 2025 EDT
Vertex AI로 머신러닝 작업(MLOps): 모델 평가 Earned 10월 29, 2025 EDT
AI 보안 소개 Earned 10월 28, 2025 EDT
Model Armor: 안전한 AI 배포 Earned 10월 27, 2025 EDT
벡터 검색 및 임베딩 Earned 10월 26, 2025 EDT
Vertex AI Studio 소개 Earned 10월 26, 2025 EDT
개발자를 위한 책임감 있는 AI: 공정성 및 편향 Earned 10월 26, 2025 EDT
이미지 캡셔닝 모델 만들기 Earned 10월 16, 2025 EDT
Transformer 모델 및 BERT 모델 Earned 10월 6, 2025 EDT
인코더-디코더 아키텍처 Earned 10월 4, 2025 EDT
어텐션 메커니즘 Earned 10월 4, 2025 EDT
이미지 생성 소개 Earned 10월 1, 2025 EDT
Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 Earned 9월 29, 2025 EDT
안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 Earned 9월 29, 2025 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps) Earned 9월 21, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned 9월 21, 2025 EDT
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 9월 20, 2025 EDT
생성형 AI 에이전트: 조직 혁신 Earned 9월 20, 2025 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 9월 20, 2025 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 9월 19, 2025 EDT
자격증 학습 가이드 만들기: PCD 시험 대비 Earned 9월 15, 2025 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 9월 14, 2025 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 Earned 9월 14, 2025 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI Earned 9월 13, 2025 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 Earned 9월 7, 2025 EDT
Google Cloud 앱 개발 환경 설정 Earned 9월 6, 2025 EDT
Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 Earned 9월 6, 2025 EDT
종합해 보기: 클라우드 보안 분석가 업무 준비 Earned 9월 6, 2025 EDT
클라우드 컴퓨팅의 보안 원칙 소개 Earned 9월 6, 2025 EDT
클라우드 보안 위험 관리 전략 Earned 9월 2, 2025 EDT
Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 Earned 8월 31, 2025 EDT
Cloud에서 사이버 보안 공격 탐지, 대응, 복구 Earned 7월 29, 2025 EDT
클라우드 보안 위험: 위협에 대한 식별 및 보호 Earned 7월 10, 2025 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management Earned 5월 8, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job Earned 5월 2, 2025 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing Earned 4월 26, 2025 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라 Earned 4월 8, 2025 EDT

'AI 인프라: 네트워킹 기술' 과정에 오신 것을 환영합니다. 이 과정에서는 Google Cloud의 지연 시간이 짧은 고대역폭 인프라를 활용하여 AI 시스템의 모든 구성요소 간 데이터 전송 및 통신을 최적화하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정을 마치면 데이터 수집 및 학습부터 추론에 이르기까지 전체 AI 파이프라인에서 네트워킹이 수행하는 중요한 역할을 이해하고, 워크로드를 최대 속도로 실행할 수 있는 최적의 방법을 적용할 수 있게 됩니다.

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이 과정에서는 Vertex AI Feature Store 사용의 이점, ML 모델의 정확성을 개선하는 방법, 가장 유용한 특성을 만드는 데이터 열을 찾는 방법을 살펴봅니다. 이 과정에는 BigQuery ML, Keras, TensorFlow를 사용한 특성 추출에 관한 콘텐츠와 실습도 포함되어 있습니다.

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에이전트 개발 키트(ADK)를 사용하여 복잡하고 프로덕션에 즉시 사용 가능한 AI 에이전트를 빌드하는 방법을 알아보세요. 이 과정에서는 ADK의 오픈소스 프레임워크를 다루며, 간단한 프롬프트 엔지니어링에서 시작해 엔터프라이즈급 멀티 에이전트 시스템에 적합한 코드 우선의 구조화된 소프트웨어 개발 접근 방식으로 나아갑니다.

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데이터베이스용 MCP 도구 상자를 사용하여 엔터프라이즈 데이터베이스를 활용할 수 있는 AI 에이전트를 빌드하세요. 안전한 데이터베이스 상호작용 도구를 정의하고 지능형 쿼리 기능(벡터 임베딩, 구조화된 쿼리 활용)을 구현해 봅니다.

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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Cloud Network 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 익힐 수 있습니다.

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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 과정은 데이터 준비부터 모델 배포와 모니터링까지 전체 머신러닝 워크플로를 위한 통합 플랫폼을 제공하는 Jupyter 노트북 기반 환경인 Vertex AI Notebooks를 소개합니다. 이 과정에서는 (1) 다양한 유형의 Vertex AI Notebooks와 그 특징, (2) Vertex AI Notebooks를 만들고 관리하는 방법을 다룹니다.

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이 과정에서는 생성형 AI 프로젝트와 예측형 AI 프로젝트를 모두 개발하는 데 중점을 두고 Google Cloud의 AI 및 머신러닝(ML) 기능을 소개합니다. 데이터에서 AI로 이어지는 수명 주기 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 다양한 기술, 제품, 도구를 살펴보고, 데이터 과학자, AI 개발자, ML 엔지니어가 대화형 실습을 통해 전문성을 강화할 수 있도록 지원합니다.

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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.

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Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.

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

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이 과정에서는 PDF, 웹페이지, 오디오 파일과 같은 다양한 소스를 하나의 지능형 작업공간으로 중앙 집중화하는 방법을 알아봅니다. 문서와 채팅하며 특정 정보를 찾고, 즉각적인 요약을 생성하고, AI 기반 인용으로 답변을 확인하는 방법을 배웁니다.

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많은 IT 조직에서 민첩성을 추구하는 개발자와 안정성에 초점을 맞추는 운영자 간에 인센티브가 일치하지 않습니다. 사이트 안정성 엔지니어링(SRE)은 Google이 개발과 운영 간의 인센티브를 조정하고 미션 크리티컬 프로덕션 지원을 수행하는 방식입니다. SRE 문화 및 기술 관행을 도입하면 비즈니스와 IT 간의 협업을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 과정에서는 Google SRE의 주요 관행과 SRE 조직 도입의 성공에서 중요한 IT 및 비즈니스 리더의 역할을 소개합니다.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.

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이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 측면 패널에서 일정에 대해 질문하고 이메일에서 감지된 일정에 대해 원클릭 '캘린더에 추가' 기능을 사용하여 Google Calendar를 관리하는 방법을 다룹니다.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.

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이 동영상에서는 Google Sheets의 'Gemini에게 물어보기' 기능을 사용하여 간단한 자연어 명령어로 데이터를 정렬, 필터링, 강조 표시, 요약하는 방법을 다룹니다.

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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.

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In this video, you'll learn to create "what if" scenarios using AI's reasoning. You'll see how to set a "before" scene with a person holding a cake, prompt an action by asking "what would happen if they tripped?", and let the AI generate the plausible "after" image of the cake falling.

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이 동영상에서는 대상과 장면을 별도로 생성한 다음 최종 프롬프트를 사용하여 하나의 새로운 이미지로 융합하는 '매시업' 이미지 생성 기법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini 앱에서 멀티턴 편집을 사용하여 장면을 단계별로 빌드하는 방법과 한 대상의 스타일을 다른 대상으로 전송하여 사진을 '리믹스'하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini 앱의 새로운 기능을 사용하여 내 모습을 유지하면서 창의적인 자화상을 만드는 방법과 여러 사진을 하나의 새로운 장면으로 결합하는 방법을 다룹니다.

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to manage a large-scale research project. You'll see how to upload all your documents to get summaries, ask deeper strategic questions to find key insights, and use the audio feature to listen to your findings on the go.

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to analyze raw data and find compelling stories. You'll see how to ground the AI in your specific documents, prompt it to generate newsworthy PR claims, and ask it to find hidden correlations between different data points to uncover new insights.

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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 페르소나를 할당하고, 출력 형식을 지정하고, 포괄적인 경쟁사 분석을 위한 검색을 안내하는 방법 등 Gemini Deep Research를 사용하기 위한 고급 기능 사용 팁을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Deep Research를 세밀한 프롬프트와 함께 사용하여 복잡한 구매 결정을 자신 있게 내릴 수 있도록 종합적인 비교 보고서를 얻는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 데이터를 흥미로운 애니메이션 막대 그래프 레이스 시각화로 변환하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 구체적인 텍스트 프롬프트를 사용하여 키네틱 타이포그래피와 같은 복잡한 애니메이션 비주얼 아트를 생성하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 재사용 가능한 AI 어시스턴트인 커스텀 Gem을 빌드하고 사용하여 노트와 기사 모음을 체계적인 학습 가이드로 즉시 변환하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 개인 메모를 Gemini Canvas에 업로드하고 간단한 프롬프트를 사용하여 다양한 질문 형식의 대화형 퀴즈를 만드는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Deep Research를 사용하여 경쟁 분석을 자동화하고 경쟁업체 마케팅 캠페인에 대한 포괄적인 보고서를 몇 분 만에 생성하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 맞춤형 날씨 앱의 작동하는 프로토타입을 빌드하고 맞춤설정하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 대화형 3D 태양계 시뮬레이션을 빌드하고 교육 기능을 추가하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas에 간단한 프롬프트로 기능과 디자인을 설명하여 뽀모도로 타이머와 같은 맞춤형 개인 유틸리티 앱을 만드는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 질문과 대화형 도구를 통해 깊이 있는 이해를 돕는 협업 AI 파트너인 Gemini의 가이드 학습 환경을 사용하는 방법을 다룹니다.

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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 Gemini Canvas에서 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 커스텀 컨트롤과 연주 가능한 키보드가 있는 완전한 대화형 음악 신디사이저를 빌드하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Deep Research를 창의적인 프롬프트와 함께 사용하여 복잡한 정보를 스포츠 스카우팅 보고서 및 대진표와 같은 재미있고 맞춤화된 분석으로 변환하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gemini Canvas를 사용하여 '바이브 코딩'이라는 기법을 통해 간단한 앱 그림을 실제 작동하는 프로토타입으로 변환하는 방법을 다룹니다.

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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 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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이 동영상에서는 Gemini Advanced를 사용하여 주제를 조사하고, 프레젠테이션 개요를 작성한 다음, Google Docs의 Gemini를 사용하여 요점을 생성하는 방법을 다룹니다.

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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.

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This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.

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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 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.

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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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이 동영상에서는 Google Docs의 '문서 생성 도우미' 기능을 사용하여 Drive의 다른 파일에 있는 콘텐츠를 참조하여 서식이 지정된 완전한 문서를 생성하는 방법을 다룹니다.

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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 Gmail의 Gemini를 사용하여 이메일을 요약하고, 정보를 찾고, 답장 초안을 작성하여 받은편지함을 더 효율적으로 관리하는 방법을 다룹니다.

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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 Google Sheets에서 Gemini의 고급 AI 기능을 활용하여 기술이나 코딩 배경지식 없이도 몇 분 만에 손쉽게 데이터를 가져오고 인사이트를 생성하는 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 복잡한 메모나 긴 문서를 요약하고 명확하고 간결한 경영진 보고용 요약으로 변환하는 나만의 Brevity Gem을 만드는 방법을 설명합니다.

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이 동영상에서는 Gemini와 Apps Script를 사용하여 Google Workspace 전반에서 수동 작업을 자동화하는 방법을 다룹니다. Gemini에 프롬프트를 작성하여 Google Sheets에서 '완료'로 표시되지 않은 작업에 대한 이메일 알림 초안을 자동으로 작성하는 Apps Script 코드를 생성하는 방법을 알아봅니다. 기술 전문 지식이 거의 없어도 워크플로를 자동화하여 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보하고 수동 후속 조치를 없앨 수 있습니다.

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This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.

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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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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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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 Google Docs에서 Gemini의 고급 AI 기능을 활용하여 아이디어를 브레인스토밍하고, 다양한 마케팅 콘텐츠의 초안을 작성하고, 팀과 협업하는 방법을 다룹니다.

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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 Gemini Canvas의 만들기 메뉴를 사용하여 긴 텍스트를 인포그래픽 및 웹페이지와 같은 시각적 애셋으로 즉시 변환하는 방법을 다룹니다.

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이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 새 이메일 초안을 작성하고, 어조를 다듬고, Drive 파일의 컨텍스트를 활용해 답장하고, 스마트 답장 추천을 사용하는 방법을 다룹니다.

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This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.

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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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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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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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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.

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This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.

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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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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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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. Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 프로그램의 다른 콘텐츠도 살펴봅니다. 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. Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 프로그램의 다른 콘텐츠도 살펴봅니다.

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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 Cloud에서 프로덕션 ML 시스템 배포, 평가, 모니터링, 운영을 위한 MLOps 도구와 권장사항을 소개합니다. MLOps는 프로덕션에서 ML 시스템을 배포, 테스트, 모니터링, 자동화하는 방법론입니다. 머신러닝 엔지니어링 전문가들은 배포된 모델의 지속적인 개선과 평가를 위해 도구를 사용합니다. 이들이 협력하거나 때론 그 역할을 하는 데이터 과학자는 고성능 모델을 빠르고 정밀하게 배포할 수 있도록 모델을 개발합니다.

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2부로 구성된 과정의 두 번째 순서인 'Google Cloud의 모니터링 가능성'에 오신 것을 환영합니다. 이 과정을 수강하기 전에 1부인 Google Cloud의 로깅 및 모니터링을 먼저 완료하는 것이 좋습니다. 이번 과정에서는 Error Reporting, Cloud Trace, Cloud Profiler를 포함한 애플리케이션 성능 관리 도구에 대해 알아봅니다.

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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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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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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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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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Gemini Notebook을 사용하여 Professional Machine Learning Engineer(PMLE) 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습합니다.

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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 과정에서는 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini가 네트워크 엔지니어의 VPC 네트워크 생성, 업데이트, 유지보수에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Gemini에 프롬프트를 입력하여 검색엔진에서 얻을 수 있는 결과보다 더 구체적인 네트워킹 작업 안내를 얻는 방법을 학습합니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 Google Cloud VPC 네트워크 작업이 얼마나 쉬워지는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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이 과정에서는 엔지니어가 Google Cloud의 생성형 AI 기반 파트너인 Gemini의 도움을 받아 인프라를 관리하는 방법을 알아봅니다. 애플리케이션 로그를 찾고 이해하며, GKE 클러스터를 생성하고, 빌드 환경을 만드는 방법을 조사하도록 Gemini에 프롬프트를 입력하는 방법을 배울 수 있습니다. 실무형 실습을 통해 Gemini로 DevOps 워크플로가 얼마나 개선되는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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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 파트너인 도구인 Gemini가 클라우드 환경 및 리소스 보호에 어떤 도움이 되는지 알아봅니다. Google Cloud의 환경에 예시 워크로드를 배포하고, Gemini를 이용해 잘못된 보안 구성을 확인 및 해결하는 방법을 배웁니다. 실무형 실습을 통해 Gemini가 클라우드 보안 상황을 어떻게 개선하는지 경험할 수 있습니다. Duet AI의 이름이 Google의 차세대 모델인 Gemini로 변경되었습니다.

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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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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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Cloud TPU 과정에 오신 것을 환영합니다. 다양한 시나리오에서 TPU의 장단점을 살펴보고 여러 TPU 가속기를 비교하여 적합한 것을 선택하는 데 도움을 드리겠습니다. 이 과정을 통해 AI 모델의 성능과 효율성을 극대화하는 전략을 배우고 유연한 머신러닝 워크플로에 있어 GPU/TPU 상호 운용성이 얼마나 중요한지 이해하게 될 것입니다. 흥미로운 콘텐츠와 실용적인 데모를 통해 TPU를 효과적으로 활용하는 방법을 단계별로 안내해 드리겠습니다.

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AI를 뒷받침하는 강력한 하드웨어가 궁금하신가요? 이 모듈에서는 성능 최적화된 AI 컴퓨터를 분석하고 그 중요성을 알려드립니다. CPU, GPU, TPU가 어떻게 AI 태스크를 초고속으로 처리하는지, 각각의 고유한 특징은 무엇인지, 그리고 AI 소프트웨어에서 이를 최대한 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 과정을 마치면 AI 프로젝트에 적합한 GPU를 선택하는 방법을 정확히 알게 되어 AI 워크로드를 처리할 때 현명한 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

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AI 하이퍼컴퓨터를 시작할 준비가 되셨나요? 이 과정에서는 AI 하이퍼컴퓨터를 쉽게 시작할 수 있도록 도와드립니다. AI 하이퍼컴퓨터에 대한 기본사항을 다루고 AI 하이퍼컴퓨터가 AI의 AI 워크로드 처리에 어떤 도움을 주는지 살펴봅니다. GPU, TPU, CPU 등 하이퍼컴퓨터 내부의 다양한 구성요소와 니즈에 맞는 적절한 배포 방식을 선택하는 방법을 알아봅니다.

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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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이 과정에서는 AI 해석 가능성과 투명성의 개념을 소개합니다. 개발자와 엔지니어에게 AI 투명성이 얼마나 중요한지를 설명합니다. 데이터와 AI 모델 모두에서 해석 가능성과 투명성을 구현하는 데 도움이 되는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.

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이 과정에서는 AI 개인 정보 보호 및 안전에 관한 중요한 주제를 소개합니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 AI 개인 정보 보호 및 안전 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.

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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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인공지능(AI)은 혁신적인 가능성을 제공하지만 새로운 보안 문제의 원인이 되기도 합니다. 이 과정에서는 보안 및 데이터 보호 리더가 조직 내에서 AI를 안전하게 관리하는 데 필요한 전략을 살펴봅니다. AI 관련 위험을 사전에 식별 및 완화하고, 민감한 정보를 보호하며, 규정을 준수하고, 복원력 높은 AI 인프라를 빌드하는 프레임워크를 학습합니다. 이러한 전략이 실제 시나리오에서 어떻게 적용되는지 살펴보기 위해 4가지 산업별 사례를 선별했습니다.

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이 과정에서는 Model Armor의 필수 보안 기능을 검토하고 서비스를 사용할 수 있도록 준비합니다. LLM과 관련된 보안 위험과 Model Armor가 AI 애플리케이션을 보호하는 방법을 알아봅니다.

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이 과정에서는 AI 기반 검색 기술, 도구, 애플리케이션을 살펴봅니다. 벡터 임베딩을 활용하는 시맨틱 검색, 시맨틱 방식과 키워드 방식을 결합한 하이브리드 검색, 그라운딩된 AI 에이전트로서 AI 할루시네이션을 최소화하는 검색 증강 생성(RAG)에 대해 알아보세요. Vertex AI 벡터 검색을 활용해 지능형 검색 엔진을 빌드하는 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.

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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 책임감 있는 AI라는 개념과 AI 원칙을 소개합니다. 공정성과 편향을 실질적으로 식별하고 AI/ML 실무에서 편향을 완화하는 기법을 알아봅니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 책임감 있는 AI 권장사항을 구현하는 실용적인 방법과 도구를 살펴봅니다.

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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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초급 Google Cloud에서 ML API용으로 데이터 준비하기 기술 배지를 완료하여 Dataprep by Trifacta로 데이터 정리, Dataflow에서 데이터 파이프라인 실행, Managed Service for Apache Spark에서 클러스터 생성 및 Apache Spark 작업 실행, Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, Video Intelligence API를 포함한 ML API 호출과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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안전한 Google Cloud 네트워크 빌드 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. 이 과정에서는 Google Cloud에서 애플리케이션을 빌드, 확장, 보호하는 데 필요한 다양한 네트워킹 관련 리소스에 대해 배울 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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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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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 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: 환경 살펴보기는 Gen AI Leader 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 이해는 Gen AI Leader 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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Gemini Notebook을 사용하여 Associate Cloud Engineer 자격증 시험을 위한 맞춤형 학습 가이드를 만드는 방법을 알아보세요. Gemini Notebook 기능을 검토하고, Gemini Notebook에서 노트북을 만들고, 학습 가이드를 사용하여 자격증 시험을 연습하는 방법을 알아봅니다.

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생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치는 Gen AI Leader 학습 과정의 첫 번째 과정이며 기본 요건은 따로 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 모델과 프롬프트 엔지니어링과 같은 개념을 살펴봅니다. 또한 조직을 위한 성공적인 생성형 AI 전략을 개발할 때 고려해야 할 중요한 사항을 안내합니다.

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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경 지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 다음 순서대로 과정을 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google 클라우드 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI 이 세 번째 과정에서는 클라우드 자동화 및 관리 도구와 안전한 네트워크 구축에 대해 다룹니다.

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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI 이 시리즈의 마지막 과정에서는 관리형 빅데이터 서비스, 머신러닝과 그 가치를 복습하고 기술 배지를 획득하여 Google Cloud 기술 역량을 추가로 입증하는 방법을 살펴봅니다.

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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI

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Google Cloud 앱 개발 환경 설정 과정을 완료하여 기술 배지를 획득하세요. Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, Pub/Sub의 기본 기능을 사용하여 스토리지 중심 클라우드 인프라를 구축하고 연결하는 방법을 배울 수 있습니다.

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초급 Compute Engine에서 Cloud Load Balancing 구현하기 기술 배지 과정을 완료하여 Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 애플리케이션 부하 분산기 구성과 관련된 기술 역량을 입증하세요.

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Google Cloud 사이버 보안 자격증의 5개 과정 중 다섯 번째 과정입니다. 이 과정에서는 클라우드 보안 원칙, 위험 관리, 취약점 식별, 이슈 관리, 위기 커뮤니케이션과 같은 주요 개념을 결합하여 대화형 캡스톤 프로젝트로 적용합니다. 또한 이력서 업데이트를 마무리하고 새로 배운 모든 면접 기법을 실습하여 해당 분야의 일자리에 자신 있게 지원하고 면접을 볼 수 있도록 준비할 수 있습니다.

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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 첫 번째 과정입니다. 이 과정에서는 보안 수명 주기, 디지털 혁신, 주요 클라우드 컴퓨팅 개념 등 사이버 보안의 필수사항을 살펴봅니다. 초급 클라우드 보안 분석가가 작업을 자동화하는 데 사용하는 일반적인 도구도 파악합니다.

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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 두 번째 과정입니다. 이 과정에서는 널리 사용되는 클라우드 위험 관리 프레임워크를 살펴보고 보안 도메인, 규정 준수 수명 주기, HIPAA, NIST CSF, SOC와 같은 업계 표준을 살펴봅니다. 위험 식별, 보안 제어 구현, 규정 준수 평가, 데이터 보호 관리 기술을 개발합니다. 또한 위험 관리 및 규정 준수에 특화된 Google Cloud 및 멀티 클라우드 도구를 직접 사용해 볼 수 있습니다. 또한 이 과정에서는 취업 지원 및 면접 준비 기법을 통합하여 클라우드 위험 관리의 복잡한 환경을 이해하고 효과적으로 탐색할 수 있는 포괄적인 기반을 제공합니다.

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Google Cloud 컴퓨팅 기초 과정은 클라우드 컴퓨팅에 대한 배경지식 또는 경험이 거의 없는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정은 클라우드 기본사항, 빅데이터, 머신러닝에 대한 핵심 개념을 간략히 설명하고 Google Cloud의 적용 위치 및 방식에 대한 개요를 제공합니다. 일련의 과정을 마친 학습자는 이러한 개념을 명확하게 설명하고 몇 가지 실무 기술 역량을 입증할 수 있게 됩니다. 과정은 다음 순서대로 완료해야 합니다. 1. Google Cloud 컴퓨팅 기초: 클라우드 컴퓨팅 기초 2. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 인프라 3. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 네트워킹 및 보안 4. Google Cloud 컴퓨팅 기초: Google Cloud의 데이터, 머신러닝, AI 첫 번째 과정에서는 클라우드 컴퓨팅, Google Cloud 사용 방법, 다양한 컴퓨팅 옵션에 대한 개요를 제공합니다.

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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 네 번째 과정입니다. 이 과정에서는 공격 완화 기법과 함께 로깅, 보안, 알림 모니터링 기능을 개발하는 데 중점을 둡니다. 위협 피드 맞춤설정, 사고 관리, 위기 커뮤니케이션 처리, 근본 원인 분석 수행, 사고 대응 및 사후 커뮤니케이션 방법 숙지에 관한 귀중한 지식을 얻을 수 있습니다. Google Cloud 도구를 사용하여 보안 침해 지표를 식별하고 비즈니스 연속성 및 재해 복구를 준비하는 방법을 알아보세요. 기술 역량을 높이면서 이력서를 계속 업데이트하고 면접 기법을 연습하겠습니다.

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Google Cloud 사이버 보안 수료증의 5개 과정 중 세 번째 과정입니다. 이 과정에서는 클라우드 환경의 ID 관리 및 액세스 제어 원칙을 살펴보고 AAA(인증, 승인, 감사), 사용자 인증 정보 처리, 인증서 관리와 같은 핵심 요소를 다룹니다. 또한 위협 및 취약점 관리, 클라우드 네이티브 원칙, 데이터 보호 조치와 같은 필수 주제도 살펴봅니다. 이 과정을 수료한 학습자는 클라우드 기반 리소스를 보호하고 민감한 조직 정보를 보호하는 데 필요한 기술과 지식을 갖추게 됩니다. 또한 경력 개발 리소스를 계속 활용하고 면접 기법을 연마하여 전문가 여정의 다음 단계를 준비할 수 있습니다.

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This is the second of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore widely-used cloud risk management frameworks, exploring security domains, compliance lifecycles, and industry standards such as HIPAA, NIST CSF, and SOC. You'll develop skills in risk identification, implementation of security controls, compliance evaluation, and data protection management. Additionally, you'll gain hands-on experience with Google Cloud and multi-cloud tools specific to risk and compliance. This course also incorporates job application and interview preparation techniques, offering a comprehensive foundation to understand and effectively navigate the complex landscape of cloud risk management.

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, identifying vulnerabilities, incident management, and crisis communications in an interactive capstone project. Additionally, you'll finalize your resume updates and put to practice all the new interview techniques you've learned, preparing you to confidently apply for and interview for jobs in the field.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.

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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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