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Vertex AI와 Gemini로 시작하는 생성형 AI 실전 개발

Vertex AI와 Gemini로 시작하는 생성형 AI 실전 개발

(Google Cloud 기반 Gemini API부터 RAG, Agents, 그리고 MCP, A2A 실습까지 한권으로!)

김민형 (지은이)
디지털북스
32,000원

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Vertex AI와 Gemini로 시작하는 생성형 AI 실전 개발
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : Vertex AI와 Gemini로 시작하는 생성형 AI 실전 개발 (Google Cloud 기반 Gemini API부터 RAG, Agents, 그리고 MCP, A2A 실습까지 한권으로!)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9788960885066
· 쪽수 : 536쪽
· 출판일 : 2026-04-15

책 소개

단순 챗봇을 넘어 스스로 생각하고 행동하는 AI로,
Vertex AI와 Gemini가 안내하는 생성형 AI 실전 개발의 완성!


3년 넘게 Google Cloud 기반의 AI 프로젝트를 수행하면서 많은 기술을 직접 사용해 보았고, 빠르게 발전하는 Google의 AI 기술들을 현업에서 활용하는 과정에서 공식 문서만으로는 알기 어려운 실전 노하우들이 하나둘 쌓여 갔습니다. 이를 좀 더 체계적으로 정리하여 현업에서 Google Cloud의 AI 기술을 활용하고 계시거나 활용하고자 하시는 분들에게 실질적인 도움을 드리고 싶다는 마음이 결국 이 책의 출발점이 되었습니다.
- 머리말 중에서

이 책은 버텍스(Vertex) AI와 구글 제미나이(Gemini)를 활용해 생성형 AI 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개합니다. API 핵심 기능부터 프롬프트 엔지니어링, RAG 접근법, A2A 프로토콜을 통한 멀티 에이전트 간 통신 및 노코드 기반의 AI 에이전트 구축·배포·관리까지 단계별로 안내합니다.
현장 경험이 풍부한 작가의 친절한 설명을 통해 구글 클라우드 환경이 익숙하지 않은 독자분들도 이 책을 통해 생성형 AI 전문가로 성장할 수 있습니다. 필수적인 이론과 다양한 예제를 통하여 생성형 AI를 최대한 활용하는 방법을 익혀 보세요.

<이 책을 선택해야 하는 5가지 이유>
1. 구글 AI의 모든 것, 이 한 권에 담다!
구글의 핵심 AI 모델인 ‘제미나이(Gemini)’와 구글 클라우드의 AI 플랫폼인 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’의 기초부터 실무 활용까지 전 과정을 다룹니다. 파편화된 정보를 찾기 위해 구글링에 시간을 낭비할 필요 없습니다. 구글 클라우드 환경에서 생성형 AI 애플리케이션을 기획하고 개발하며 배포하는 데 필요한 모든 지식을 한 권에 체계적으로 담아냈습니다.

2. 단계별로 차근차근, 누구나 시작하는 AI 개발!
구글 클라우드 환경이 낯선 입문자라도 걱정할 필요 없습니다. 구글 클라우드 계정 생성과 같은 기초적인 시작 방법부터 AI에게 효과적으로 명령하는 프롬프트 엔지니어링, 그리고 고차원적인 AI 에이전트 설계까지 단계별 커리큘럼으로 구성했습니다. 실습 위주의 가이드를 따라가다 보면 어느덧 자연스럽게 실력을 키울 수 있습니다.

3. 실무자의 시행착오가 담긴 ‘진짜’ 노하우!
저자가 현장에서 직접 구글 AI 프로젝트를 수행하며 겪은 성공과 실패의 기록이 녹아있습니다. 단순히 매뉴얼을 나열하는 방식에서 벗어나, 공식 문서만으로는 해결되지 않는 실전 배포 팁과 운영 시 마주하는 할당량 문제 등 현업 개발자에게 꼭 필요한 검증된 기술을 아낌없이 공개합니다.

4. 스스로 생각하고 행동하는 ‘AI 에이전트’ 구축!
단순히 질문에 답만 하는 챗봇을 넘어, 스스로 도구를 사용하고 문제를 해결하는 ‘AI 에이전트’ 개발법을 비중 있게 다룹니다. Function Calling부터 MCP, ADK 기반의 멀티 에이전트 시스템까지, 복잡한 데이터를 연결하고 AI들이 서로 협력하여 시스템을 만드는 법을 구체적으로 배울 수 있습니다.

5. 텍스트를 넘어 이미지와 영상까지 다루는 멀티모달!
텍스트 데이터만 읽는 AI에서 벗어나 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 이해하고 분석하는 방법을 다룹니다. 더 나아가 최신 제미나이 모델의 강력한 성능을 활용하여 멀티모달 콘텐츠를 직접 생성하고 실전에 활용하는 기술을 안내함으로써, 독자 여러분이 더욱 풍부하고 창의적인 사용자 경험을 설계할 수 있도록 돕습니다.

이제 단순한 대화형 AI를 넘어 스스로 행동하는 에이전트의 시대로 나아갈 시간입니다. 구글이 설계한 최신 AI 생태계의 모든 가능성, 지금 바로 여러분의 코드로 구현해 보세요!

<이 책을 함께 읽어요!>
• 공식 문서만으로는 해결되지 않는 실전 배포와 운영 노하우가 간절한 개발자
• 우리 서비스에 딱 맞는 최적의 RAG 선택지를 고민 중인 설계자
• 단순 챗봇을 넘어 스스로 행동하는 지능형 에이전트를 설계하고 싶은 엔지니어
• 사내 AI 혁신을 위한 엔터프라이즈형 솔루션 도입을 검토 중인 의사결정자

목차

머리말
이 책의 구성
추천사

Part 01. 시작하기 - Google Cloud Vertex AI와 생성형 AI 개요
Chapter 01. 생성형 AI와 Gemini: 새로운 AI 시대의 시작
Chapter 02. Google Cloud와 Vertex AI: 생성형 AI 개발을 위한 첫걸음
Chapter 03. Gemini API: 핵심 기능과 실전 활용법
Chapter 04. Gemini 모델 튜닝: 성능 향상과 도메인 최적화

Part 02. LLM과의 대화법 - 프롬프트 엔지니어링 및 관리
Chapter 01. 프롬프트 엔지니어링: 효과적인 지시사항 설계
Chapter 02. Vertex AI Prompt Management: 프롬프트 버전 관리

Part 03. 지식 기반 확장 - 나만의 지식을 학습한 AI 시스템 구축
Chapter 01. RAG: 내부 데이터를 연결하는 핵심 기술
Chapter 02. Vertex AI Embeddings: 손쉬운 데이터 임베딩
Chapter 03. Vertex AI Vector Search: 고성능 벡터 DB 구축 및 검색
Chapter 04. Vertex AI Search: 클릭만으로 구축하는 완전 관리형 RAG
Chapter 05. Vertex AI RAG Engine: 올인원 RAG 파이프라인 구축
Chapter 06. Gemini File Search: 벡터 DB 없이 초고속으로 구축하는 RAG

Part 04. 스스로 생각하고 행동하는 AI - 맞춤형 AI 에이전트 개발
Chapter 01. Function Calling: 도구 활용 능력 부여
Chapter 02. Google Built-in Tools: Google이 제공하는 강력한 도구
Chapter 03. MCP(Model Context Protocol): AI 연결의 새로운 표준
Chapter 04. ADK(Agent-Development-Kit): 멀티 에이전트 시스템 설계와 배포1
Chapter 05. ADK(Agent-Development-Kit): 멀티 에이전트 시스템 설계와 배포2
Chapter 06. MCP Toolbox for Databases: 차세대 DB 에이전트 개발 솔루션
Chapter 07. Conversational Agents: 클릭만으로 구축하는 대화형 챗봇

Part 05. 플랫폼 확장 - BigQuery와 Gemini의 통합 활용 전략
Chapter 01. Google BigQuery: 서버리스 데이터 웨어하우스 개요
Chapter 02. BigQuery ML: SQL만으로 실행하는 간편한 머신러닝
Chapter 03. BigQuery Vector Search: 데이터 웨어하우스 기반 RAG 구축

Part 06. 엔터프라이즈 AI - 차세대 에이전트 아키텍처와 통합 AI 플랫폼
Chapter 01. A2A(Agent-to-Agent): Multi-Agent 협업 프로토콜
Chapter 02. Gemini Enterprise: 통합형 엔터프라이즈 AI 플랫폼

Part 07. 텍스트를 넘어서 - 이미지, 영상, 음성을 아우르는 Gemini
Chapter 01. Gemini Multimodal API: 멀티모달 콘텐츠 이해와 분석
Chapter 02. Gemini Multimodal API: 멀티모달 콘텐츠 생성과 실전 활용

부록
부록1. 함께 읽으면 좋은 자료
부록2. 참고 문헌 및 이미지 출처

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