José Carlos Díaz
회원 가입일: 2026
다이아몬드 리그
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AI Boost Bites: 전략의 허점 찾기
Earned 5월 22, 2026 EDT
Google Cloud에서 Gemini와 애플리케이션 통합하기
Earned 5월 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: 개인 AI 튜터
Earned 5월 15, 2026 EDT
AI Boost Bites: Your AI Chart Detective
Earned 5월 14, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini를 사용한 프레젠테이션 스크립트
Earned 5월 13, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini 이미지-시트 변환 팁
Earned 5월 12, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports
Earned 5월 11, 2026 EDT
Google Cloud 기초: 핵심 인프라
Earned 5월 11, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI로 간편하게 이메일 정리
Earned 5월 10, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned 5월 9, 2026 EDT
[Deprecated] AI Boost Bites: Your Personal AI Study Partner
Earned 5월 7, 2026 EDT
AI Boost Bites: Shareable Gems
Earned 5월 6, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링
Earned 5월 4, 2026 EDT
에이전트 메모리 및 상태 관리
Earned 5월 3, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned 5월 1, 2026 EDT
도구로 에이전트 기능 추가
Earned 4월 30, 2026 EDT
에이전트 동작 최적화
Earned 4월 29, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 나의 첫 에이전트 빌드
Earned 4월 28, 2026 EDT
에이전트 개발 키트(ADK)로 에이전트 빌드
Earned 4월 28, 2026 EDT
AI Boost Bites: 나만의 피드백 에이전트
Earned 4월 28, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks
Earned 4월 28, 2026 EDT
생성형 AI를 위한 머신러닝 작업(MLOps)
Earned 4월 18, 2026 EDT
대규모 언어 모델 소개
Earned 4월 16, 2026 EDT
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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Google Cloud에서 Gemini와 애플리케이션을 통합하는 방법에 대한 이 짧은 과정은 Gemini API 모델과 생성형 AI 모델을 살펴보는 데 도움이 됩니다. 이 과정에서는 코드에서 Gemini 모델에 액세스하는 방법을 알아봅니다. 앱의 텍스트, 이미지, 동영상 프롬프트로 모델의 기능을 테스트할 수 있습니다.
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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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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.
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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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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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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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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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이 동영상에서는 Gmail의 Gemini를 사용하여 이메일을 요약하고, 정보를 찾고, 답장 초안을 작성하여 받은편지함을 더 효율적으로 관리하는 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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In this video, you'll learn to use NotebookLM as your personal AI study partner. Master the art of converting dense documentation into smart study guides, flashcards, and quizzes to ramp up quickly on new policies and industry research.
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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.
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중급 에이전트 개발 키트(ADK)로 AI 에이전트 엔지니어링 기술 배지 과정을 완료하여 실제 언어 모델 조사 문제 공식화, 간단한 토크나이저 빌드, Transformer 언어 모델 학습을 위한 데이터 세트 준비, 소규모 언어 모델의 학습 루프 실행 등과 같은 기술 역량을 입증하세요.
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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.
Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR) 프로그램의 다른 콘텐츠도 살펴봅니다.
커뮤니티 포럼에서 질문하고 토론하기
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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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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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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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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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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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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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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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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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