
Google AI - 전문 인증서 강의 링크 : https://www.coursera.org/professional-certificates

Gemini를 활용한 브레인스토밍과 의사결정 >단순한 아이디어 나열이 아니라, 검증과 자동화가 핵심 빠른 검증 (Faster Validation): 수많은 로우(Raw) 아이디어에서 양질의 아이디어를 거르고, 최종 안을 확정하기까지의 프로세스를 단축함 객관적 지표
방대한 데이터 속에서 진짜 Insight를 뽑아내는 법을 다룸 1) AI 리서치 파트너 >- 업무에서 큰 결정을 내릴 때, 마치 퀴즈 쇼의 마지막 문제 앞에 서 있는 기분을 느낀 적 없는가? 시간은 촉박하고 모두가 나를 지켜보는 상황에 확실을 갖기 위해선 더 많은
커뮤니케이션의 의도와 책임은 사람이 갖고, 속도와 다양성은 AI로 증폭시켜라회의 내내 노트북만 두드리며 받아쓰기만 하다가 정작 중요한 논의는 놓친 적 없으신가요? 이제 AI가 회의록 작성을 넘어 '실행 계획'까지 짜줍니다.기록보다 참여 : Gemini가 Google M

나의 창의적 비전이 전략이 되고, AI는 그 비전을 시각적 실체로 바꾸는 도구가 됨AI는 이제 텍스트 뿐만 아니라, 이미지와 영상, 오디오를 자유자재로 다룸이를 통해 우리는 입력과 다른 출력을 얻을 수 있음Text to Image: 텍스트 프롬프트만으로 마케팅용 이미지
복잡한 수식과 스프레드시트의 늪에서 벗어나, 데이터가 주는 '진짜 의미'에 집중하는 방법데이터 결합: 텍스트(회의록)와 수치(보고서)를 섞어서 종합적인 결론 도출시각화 및 정제: 지저분한 데이터를 깔끔하게 정리하고 한눈에 보이는 차트로 변환수식 도우미: 엑셀/구글 시트
구글 AI 과정을 끝내며, 단순히 '도구 활용법'을 넘어 백엔드 엔지니어로서 가져가야 할 아키텍처적 관점을 정리함.• Vibe Coding의 실체: 자연어로 명령하는 건 인터페이스 설계와 같음.• Version Control: 프롬프트는 하드코딩된 String이 아님.
——LLM은 “문장을 이해하는 모델”이 아님다음 토큰을 예측하는 확률 모델임즉, 지금까지 입력된 문맥을 기반으로 가장 그럴듯한 다음 단어를 계속 이어붙이는 구조——LLM 성능의 핵심은 Transformer 구조임그 중심에는 Self-Attention이 있음Query (