Khaled Taha
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다이아몬드 리그
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규모와 관계없이 모든 조직이 클라우드의 강력한 기능과 유연성을 활용하여 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 하지만 클라우드 리소스를 효과적으로 관리하고 확장하는 것은 복잡한 작업일 수 있습니다. 이 과정에서는 클라우드의 현대적 운영, 안정성, 복원력의 기본 개념과 Google Cloud가 이러한 노력을 지원하는 데 어떤 도움이 되는지 살펴봅니다. Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
조직이 데이터와 애플리케이션을 클라우드로 이전함에 따라 빠르게 진화하는 보안 과제 환경에 대응해야 합니다. 이 과정에서는 클라우드 보안의 기반, Google Cloud의 보안 내재화 설계 인프라의 가치, 심층 방어 전략을 살펴보고, AI 기반 운영 및 규정 준수 도구가 조직이 엄격한 글로벌 규제 요구사항을 충족하는 데 어떻게 도움이 되는지 강조합니다. Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
많은 기존 기업은 최신 고객 기대에 부응할 수 없는 기존 시스템과 앱을 사용합니다. 비즈니스 리더는 노후화된 IT 시스템을 유지할지 아니면 새로운 제품과 서비스에 투자할지 결정해야 하는 경우가 많습니다. 이 과정에서는 이러한 과제를 살펴보고 클라우드 기술을 사용하여 이를 극복할 수 있는 솔루션을 제공합니다. Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 광범위한 산업을 빠르게 혁신하고 있는 정보 기술의 중요한 진화입니다. 'Google Cloud 인공지능으로 혁신하기' 과정에서는 조직이 AI와 ML을 사용하여 비즈니스 프로세스를 혁신하는 방법을 살펴봅니다. Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
클라우드 기술은 강력한 자산이며, 데이터와 결합하면 혁신과 향상된 고객 경험을 위한 촉매제가 됩니다. 'Google Cloud를 통한 데이터 혁신 살펴보기' 과정에서는 조직이 클라우드를 활용하여 데이터의 접근성, 실행 가능성, 가치를 높이는 방법을 살펴봅니다. Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축하는 데 도움이 되는 것을 목표로 합니다.
디지털 혁신은 현대 조직에 있어 중요한 여정이며, 의미 있는 혁신으로 나아가기 위해서는 가장 먼저 클라우드 컴퓨팅에 대한 강력한 기준을 수립해야 합니다. 'Google Cloud를 통한 디지털 혁신' 과정에서는 조직이 운영을 현대화하는 데 도움이 되는 핵심 기술과 전략적 프레임워크를 소개합니다. 이 과정에서는 기본적인 클라우드 개념, 글로벌 네트워크 인프라, 공동 책임 모델을 살펴보고 리더가 클라우드로의 전환을 자신 있게 이끌 수 있도록 지원합니다. Cloud Digital Leader 학습 과정의 일부인 이 과정은 개인이 자신의 역할에서 성장하고 비즈니스의 미래를 구축할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
이 과정에서는 특별히 의료 전문가를 대상으로 최신 인공지능 혁신 기술인 생성형 AI와 이를 구동하는 대규모 언어 모델(LLM)을 자세히 설명합니다. 실제 의료 서비스 환경에서 생성형 AI를 활용하는 방법을 알아보고 목표에 맞게 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법을 익히세요.
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.
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.
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.
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.
이 과정에서는 Google Drive의 Gemini를 사용하여 파일을 관리하고 검색하는 방법을 다룹니다. 자연어를 사용하여 애셋을 찾고, 파일을 열지 않고도 AI 개요를 통해 특정 사실을 추출하고, 여러 미디어 형식을 즉시 요약하고, 반복 가능한 연구를 위해 파일 모음을 프로젝트로 저장하는 방법을 알아보세요.
이 과정에서는 Google Meet의 Gemini를 사용하여 동영상 협업을 개선하는 방법을 다룹니다. 회의록 자동 작성, 실시간 텍스트 및 통역 활용, 놓친 논의를 비공개로 확인, 오디오 및 동영상 품질 즉시 최적화 방법을 알아보세요.
Google Workspace를 위한 Gemini는 고객에게 Google Workspace의 생성형 AI 기능을 제공합니다. 이 학습 과정에서는 Gemini의 주요 기능을 살펴보고 이러한 기능으로 Google Workspace의 생산성과 효율성을 향상하는 방법을 알아봅니다.
이 과정에서는 Google Sheets의 Gemini를 사용하여 데이터 정리를 자동화하고 복잡한 숫자를 처리하는 방법을 다룹니다. 원시 텍스트에서 테이블을 구성하고, 자연어를 사용하여 데이터를 자동 입력하고, 필요에 따라 기본 스프레드시트 수식을 생성하고, 고급 스프레드시트 전문 지식 없이도 빠르게 개략적인 인사이트나 시각화를 추출하는 방법을 알아보세요.
이 과정에서는 Google Slides의 Gemini를 사용하여 개념을 시각적으로 매력적인 프레젠테이션으로 변환하는 방법을 다룹니다. 단일 프롬프트 또는 기존 소스 문서에서 구조화된 자료를 생성하고, 자동화된 디자인 개선을 사용하여 슬라이드 레이아웃을 다듬고, 커스텀 벡터 그래픽과 사진을 만들고, 정확한 발표자 노트와 함께 슬라이드 사본을 동적으로 작성하는 방법을 알아봅니다.
이 과정에서는 Google Docs의 Gemini를 사용하여 글쓰기와 콘텐츠 제작을 간소화하는 방법을 다룹니다. 문서 초안을 처음부터 작성하고, 대화형 도구를 사용해 글의 어조와 명확성을 개선하며, 복잡한 파일을 요약하고, 긴 형식의 텍스트를 다른 Google Workspace 애플리케이션에서 사용할 수 있는 구조화된 애셋으로 원활하게 변환하는 방법을 알아보세요.
이 과정에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 이메일 관리를 최적화하는 방법을 다룹니다. 긴 대화목록을 요약하고, 자연어를 사용하여 정보를 검색하고, 전문적인 응답 초안을 작성하고, 받은편지함 내에서 직접 커뮤니케이션 전략을 정리하는 방법을 알아보세요.
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.