가입 로그인

Tabsheer Ahmed

회원 가입일: 2026

다이아몬드 리그

12543포인트
Enterprise Search on Generative AI App Builder Earned 11월 1, 2026 EST
생성형 AI 앱: 업무 혁신 Earned 10월 31, 2026 EDT
생성형 AI: 환경 살펴보기 Earned 10월 30, 2026 EDT
생성형 AI: 기본 개념 이해 Earned 10월 30, 2026 EDT
AI Boost Bites: 나만의 레트로 아케이드 게임 만들기 Earned 10월 30, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned 10월 29, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gmail에서 Gemini Calendar 활용하기 Earned 10월 28, 2026 EDT
AI Boost Bites: 나만의 완벽한 대학 스카우팅 보고서 작성하기 Earned 10월 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: Google Workspace Studio Earned 10월 26, 2026 EDT
Google Sheets - Advanced Topics Earned 10월 3, 2026 EDT
AI Boost Bites: 완벽한 인물 사진 만들기 Earned 8월 26, 2026 EDT
AI Boost Bites: Shareable Gems Earned 8월 25, 2026 EDT
AI Boost Bites: 개인 AI 튜터 Earned 8월 25, 2026 EDT
Agent Platform의 프롬프트 설계 Earned 8월 24, 2026 EDT
AI Boost Bites: Your AI Chart Detective Earned 8월 22, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI로 간편하게 이메일 정리 Earned 8월 19, 2026 EDT
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned 8월 19, 2026 EDT
Google DeepMind : 08 Capstone: Develop Your Model for Real-World Impact Earned 8월 19, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model Earned 8월 19, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned 8월 18, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI for the Modern Recruiter Earned 8월 18, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini 이미지-시트 변환 팁 Earned 8월 18, 2026 EDT
AI Boost Bites: Google Workspace로 전문가처럼 프롬프트 작성하기 Earned 8월 18, 2026 EDT
AI Boost Bites: 나만의 피드백 에이전트 Earned 8월 18, 2026 EDT
책임감 있는 AI: Google Cloud를 통한 AI 원칙 적용하기 Earned 8월 14, 2026 EDT
책임감 있는 AI 소개 Earned 8월 14, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개 Earned 8월 14, 2026 EDT
생성형 AI 소개 Earned 8월 14, 2026 EDT
생성형 AI: 챗봇 그 이상의 가치 Earned 8월 10, 2026 EDT

Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.

자세히 알아보기

'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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

이 동영상에서는 Gemini Canvas에서 간단한 프롬프트를 사용하여 틱택토와 같은 플레이 가능한 게임을 빌드, 맞춤설정, 공유하는 방법을 다룹니다.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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

자세히 알아보기

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

자세히 알아보기

This video covers how to use Google Workspace Studio to build AI agents using "Starters," "Steps," and "Variables" to automate workflows without writing code.

자세히 알아보기

This course builds on some of the concepts covered in the earlier Google Sheets course. In this course, you will learn how to apply and customize themes In Google Sheets, and explore conditional formatting options. You will learn about some of Google Sheets’ advanced formulas and functions. You will explore how to create formulas using functions, and you will also learn how to reference and validate your data in a Google Sheet. Spreadsheets can hold millions of numbers, formulas, and text. Making sense of all of that data can be difficult without a summary or visualization. This course explores the data visualization options in Google Sheets, such as charts and pivot tables. Google Forms are online surveys used to collect data and provide the opportunity for quick data analysis. You will explore how Forms and Sheets work together by connecting collected Form data to a spreadsheet, or by creating a Form from an existing spreadsheet.

자세히 알아보기

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

자세히 알아보기

This video covers how to use the "Share" feature in Gemini to distribute custom Gems to teammates, managing permissions and file access to scale expertise across your organization.

자세히 알아보기

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

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

In this video, you'll learn to use Gemini as your personal data analyst. Master the art of turning screenshot "spaghetti" charts into clear strategic insights by asking plain-English questions about the patterns you see.

자세히 알아보기

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

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

In this Google DeepMind course, you will complete a capstone project that brings together the technical knowledge, ethical awareness, and creative problem-solving skills that you have developed throughout the Google DeepMind: AI Research Foundations curriculum. You will apply what you have learned to a problem of your choosing. You will first plan your project to ensure that you are clear on your project aims and intended impact. You will then collect and prepare data for your model. Finally, you will implement a full fine-tuning workflow using Gemma 3 with low-rank adaptation (LoRA) and evaluate its performance. You will receive guidance, but the emphasis will be on adaptation and experimentation - skills that are essential for applied AI research.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기

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.

자세히 알아보기