주요 생성형 AI 개념을 정의하고 설명합니다. 생성형 AI에서 다양한 데이터 유형을 사용하여 비즈니스 문제를 해결하고 혁신을 주도하며 경쟁력을 확보하는 방법을 설명합니다.

생성형 AI에서 파운데이션 모델의 기능과 제한사항 등 그 역할을 설명합니다.

LLM 제한사항을 해결하기 위해 Google Cloud에서 추천하는 전략을 설명합니다.

조직에서의 책임감 있고 안전한 AI 개발 및 배포와 관련된 과제와 주요 요인을 설명합니다.

생성형 AI 환경의 계층을 설명하고 각 계층에서 어떻게 특정 비즈니스 요구사항을 해결하고 혁신을 주도하는지 이야기합니다.

생성형 AI 환경의 핵심 계층(인프라, 모델, 플랫폼, 에이전트, 애플리케이션)을 파악합니다.

Google Cloud의 AI 최적화 인프라, 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼이 어떻게 생성형 AI 개발을 지원하는지 설명합니다.

Google Cloud 생성형 AI 포트폴리오에서 특정 애플리케이션에 사용할 제품을 결정할 때 고려해야 할 비즈니스 요소를 설명합니다.

프롬프트 엔지니어링 기법과 이 기법으로 더 나은 결과를 얻는 방법을 설명합니다.

Google 생성형 AI 애플리케이션의 핵심 기능과 이를 사용할 때 얻을 수 있는 비즈니스 가치를 설명합니다.

Gems, NotebookLM 등의 도구를 사용해 자동화된 워크플로를 개발하여 개인 및 팀 생산성을 높입니다.

그라운딩 기법을 적용하여 언어 모델에서 관련성 있고 정확한 응답을 생성합니다.

생성형 AI 에이전트의 구성요소와 이러한 구성요소가 어떻게 함께 작동하는지 정의합니다.

생성형 AI 에이전트의 구성요소를 결합하여 강력한 솔루션을 빌드하는 방법을 설명합니다.

Google Cloud 생성형 AI 제품을 사용해 생성형 AI 에이전트를 만드는 방법을 설명합니다.

생성형 AI로 조직 혁신을 효과적으로 주도하고 관리하는 방법을 설명합니다.