[키워드]
▶ 기술 : 문제를 해결하고 더 많은 작업을 수행하면서 모든 사람들의 삶을 개선하는 것
(다양한 배경을 가진 수 백만명의 사람들의 한 가지 공통점)

▶ 기술 : 끊임없이 발전함
- 일상 생활에 지대한 영얗을 미침
- 개발자 : 세상을 형성하는 경험을 창조하는 엄청난 변화의 최전선에 배치됨.

▶ 웹(25년 전), 프로그래밍이 가능한 플랫폼
- 사용자 : 마법과도 같음
- 개발자 : 복잡함(데이터베이스를 웹 사이트에 처음 연결했을 때를 기억함)

▶ 중요한 또다른 기회 : AI, 머신 러닝
- 웹의 수행해야 할 중요한 역할 : Simon 모델을 훈련 및 실행하는데 필요한 GPU에서 시작됨
- 클라우드의 제공 : 대부분 워크로드에서 제공
- 매일 사용하는 장치 : 보완적 GPU 세트가 있음(접근성이 좋지 않음)

▶ AI, 개발자의 삶을 더 쉽게 만들기 위해서 고안된 도구를 탐색
- 효과적 작업의 지원 범위 : 모바일, 웹, 클라우드

▶ AI : 현명한 개발자의 엔지니어링 작업이 필요함(4가지 요소)
- ① 몽상가
- ② 제작자
- ③ 사상가
- ④ 셰이퍼

▶ 가능한 것을 재생각(머신 러닝 : 새로운 기회를 활용하기 위해서 자신의 기술을 쉽게 사용하도록 하는 것)

▶ AI 솔루션 구축, 모두가 세상을 훨씬 더 나은 곳으로 만드는 데 도움이 될 것.
- 실제 사례 고객 : 이동성은 상당히 제한적
(기존 : 상호 작용성이 있는 솔루션은 AI 및 머신 러닝이 등장할 때까지 고비용 및 유지관리가 매우 어려움)
(개선 : 신규 기술과 결합한 소프트웨어 엔지니어링으로 이전에 불가능한 문제를 해결하는데 도움이 될 것)

▶ 다중 머신 러닝 모델[생각하기 어려운 문제 풀기]
- 오케스트레이션 : 기존 코드를 로딩(얼굴 감지 및 해당 얼굴을 포함하도록 이미지를 편집하는 코드를 제공)
- 랜드마크 감지 : 얼굴을 감지하는 다른 ML 모델로 해당 위치를 마우스 원격 분석으로 바꾸는 코드를 최종작성
(머신 모델, 기존 코드가 나란히 작동하여 문제를 빠르게 쉽게 해결될 수 있음)
※ 이번에 소개된 ML 기술의 사용 기업 : MediaPipe

▶ AI, 개발자로서 해결해야 하는 일반적 문제.
- 일부 : 이미지 혹은 텍스트 분류와 같이 비교적 간단(단 얼굴 특징, 손 포즈와 같이 훨씬 복잡함)
- 목표 : 앱(사이트)에 드롭할 수 있는 모듈식 솔루션을 모두 캡슐화하는 것.

▶ 머신 러닝(Machine Learning)
- 구글 : 전 세계의 다양한 기술 고객 및 파트너를 위한 것.(고객의 깊은 요구)
- 머신 러닝 : 학습 전반에 걸쳐서 도구, 서비스, 자습서, 개방형 표준의 통합된 생태계의 제공에 주력
- Kaggle(데이터 시트 및 사전 훈련 모델 액세스), JAX(최첨단 연구), 텐서플로우 & Keras(강력한 모델 배포에 이르는 작업흐름도)

▶클라우드 개발자 레벨 : 초급, 중급, 전문가
- 클라우드와 생성 AI : 다양한 기술 수준을 보유한 전문 개발자(생산성을 발휘하는 문을 오픈함)
- 관리형 서비스 & 신규 클라우드 기능 사용 : 보안, 확장성, 지속 가능성, 비용 관리 등 분야에 대해 전문 지식이 없어도 엔터프라이즈급 애플리케이션 구축 가능함.
- Duet AI(생성 AI 기반) :  모든 기술 수준의 개발자가 클라우드 애플리케이션을 구축하는 방식을 근본적으로 변화시킴(클라우드 콘솔, Chat, IDE 등 공동작업을 제공함.)
※ 구글에서 훈련된 모델을 호출이 가능하며, 직접 훈련된 사용자 지정 코드 모델도 호출 가능함.
※ 구글의 최적화된 AI 인프라를 업계에서 선도한 내력 덕분
※ Duet AI 신뢰성 테스트 프로그램 가입 가능!(Duet AI - 'goo.gle/ai-assisted-dev')

[구글 컴퍼니]
▶ 구글, 세계에서 가장 인기 있는 대형 모바일 플랫폼인 웹 브라우저를 활용할 수 있도록 많은 투자를 진행함
(클라우드 서비스, 수 백개의 오픈소스 프로젝트, AI의 혁신을 주도함.)

▶ 구글, 웹의 복잡성과 깊이 및 범위가 확장됨
- 구글 워크스페이스, 구글 포토
- 구글이 생성 AI를 이용하여 검색 서비스에서 제품을 개선하는 여러 가지 방법을 확인함
(후속 질문, 워크스페이스 지원, 이메일 초안 작성, 구글 포토로 새로운 방식으로 이미지 편집)

▶ 구글, 대규모 언어 모델의 책임성 수행력
- 예시 : Dash를 위해서 30단어 미만으로 짧은 설명 작성
- AI 원칙을 염두에 두고 모델 구축함
- 해당 설명이 마음에 들지 않으면, 재시도 가능함
- 다른 종류의 언어 출력(JSON 및 스키마)
- 메이커 슈트 : 프롬프트 반복 및 조정을 위해서 AI 전문가가 될 필요는 없음.
- 프롬프트에서 비주얼 스튜디오 코드 복사 혹은 Colab에서 오픈 가능함(PaLM 2.0 API로 쉽게 접근 가능함)
※ 파이썬, Node.JS, 자바로 빌드한 라이브러리도 같음.

▶ 구글, 멀티 디바이스 세계의 구축
- 유저들의 요구: 삶에 더 많은 연결된 장치를 추가함에 따른 앱이 모든 장치에서 작동 및 각 폼팩터의 고유한 기능 적응

[구글, 인공지능 검색]
▶ 구글 PaLM 2.0 - 사용자에게 권한 부여
- 모든 경험을 지원하는 기반 모델
- 동일한 기술을 활용하여 사용자의 혁신을 구축하도록 지원.
- 생성 AI로 액세스할 수 있도록 하는 방법(생산적이면서 책임감있게 지원)

▶ 구글 PaLM 2.0, 일부 개발자(기업) 사용 사례
- Play Labs(기업) : 고객 대화 요약을 생성하는 'Got-It API'로 좋아하는 제품 선택하여 플레이 및 참여하는 방법을 제안하는 에이전트 구축
- LangChain : ReAct를 사용하는 복잡한 작업 탐색 지능형 에이전트 구축하고자 사용
※ 구글 제품의 원동력 - 대형 언어 모델에 대한 액세스 권한을 제공

▶ 구글 PaLM API 기반 신규 기능, 'Firebase Extension' 출시 발표
- 구글 및 기타 API 벤더사를 통합 및 확장 가능함
- PaLM API가 포함된 '챗봇 확장 프로그램' 사용시 지속적 대화, 텍스트 요약 등 채팅 인터페이스 추가 가능
(지난 달 PaLM 2.0 기반으로 구동 실험한 Bard에 코딩 기능 추가)

▶ 구글 Bard, PaLM 2.0 API로 구동 실험에 추가
- 지난 달 PaLM 2.0 기반으로 구동 실험 시 코딩 기능 추가
- 20개 이상 언어로 공동 작업자 역할 수행(코드 생성, 버그 탐색, 주석 추가)
※ AI가 의존하는 모든 도구 및 플랫폼으로 생산성을 높이는 데 도움이 되는 더 흥미로운 방법을 보게 될 것!
 

[구글, 제품군(프로그램)]
▶ 구글 메이커 슈트, 신규 기능 출시(g.co/palm)
- 합성 데이터 및 쉬운 사용자 정의 기반 안전설정 기능
- PaLM 2.0 API도 사용 가능

▶ WASM : 훨씬 더 많은 워크플로우로 확장함
- Dart & Flutter : 3배 빠른 렌더링 성능(자바스크립트 언어로 작성 및 컴파일링 대비)
- JetBrain : 초기 작업 덕분에 Kotlin에서도 WASM에서 실행됨.
- Kotlin : 대부분 앱으로 작성하는 안드로이드 개발자의 의미.
- 안드로이드 : 한번만 작성한 다음 WASM을 사용하여 앱을 웹으로 배포가능함

▶ WebGPU(신규 API) : 이 기능으로 접근성을 개선시킬 수 있음.
- 단말기 : 스마트폰, 데스크탑, 노트북
- 특징 : 로컬 컴퓨팅에 대한 액세스 제공(비용 절감, 속도 상승, 개인정보 보호기능 구축)
- 성능 시연 : WebGL(왼쪽) 3배 오래 걸림 vs WebGPU(오른쪽) 10초도 안되는 시간 안에 완료됨.
- 세부 정보 : 'TensorFlow.JS'와 같은 ML 라이브러리(WebGPU에서 일반 JavaScript보다 100배 이상 빠르게 실행됨).
- 애플리케이션 빌드 : 클라우드 및 로컬 장치 모두의 컴퓨팅으로 빌드함

▶ Colab : 구글 클라우드의 GPU 및 TPU로 무료 액세스가 가능하여 브라우저에서 코드 작성 및 실행이 가능하여, 머신 러닝에 적합함.
- 신규 대규모 언어 모델 통합에 적합함.
- 파이썬 : 간단하게 통합이 되며, 무료 컴퓨팅 덕분에 Colab에서 빠르게 실행됨.
- KerasCV : 텐서플로우의 고급 모델링 프레임워크(최첨단 컴퓨팅 비전의 신규 모델)
- KerasNLP : KerasCV와 동일한 일반적 ML 개발자 문제 해결의 도구 상자임.
※ KerasCV, KerasNLP(텐서플로우 생태계의 일부)

[구글, 개발자]
▶ 구글 I/O 플립(flip.withgoogle.com) - 이제 새로운 게임

▶ 구글 I/O 플립의 생성과정 시연
- 생성 AI 및 구글 개발자 도구로 함께 작업시 게임을 쉽게 제작이 가능함
- 프레임워크(API) : 텐서플로우, JAX, 구글 클라우드, 2개 개발사 추가 존재

▶ 구글 I/O 플립의 게임 개발 시연
- 수집가의 보고 있는 카드 : 수백만장
- 1st 카드 그림 : Dream Booth(구글 연구소에서 개발함, 특정 주제로 이미지 모델을 미세 조정이 가능함.)
- 메이커 슈트 : 브라우저에서 실행되는 사용하기 쉬운 개발자 도구이자, 프롬프트 실험실 공간(몇 분 안에 제작이 가능함)

※ 구글 메이커 스위트, 카드 생성 시연
- 돌진, 휘두르기를 원하는 등급, 힘
- 제작 마법사 : 모델에 일부 컨텍스를 제공함.
- 트레이딩 카드 게임을 설명하는 작가 → 이용자
- 스파키, 대쉬

▶ 시스템 통합자, 적은 시간에 실제 구축 시간에 많은 할애할 수 있음(생산성)
1. 웹 프레임워크 : 텍스트 편집기, 소스 보기, 스택 오버플로우 및 순전한 결심만으로 개발자의 여정을 시작한 경우 바닐라 자바스크립트에 대해 낭만적으로 생각하기 쉬움
- 문제 : 프론트 엔드 프레임워크를 사용하여 앱을 구축함(절반 이상) → 추상화된 것이 웹
- 신규 도구
① Firebase 호스팅 : 많은 개발자들이 앱 배포를 사용하는 호스팅 서비스
(작년에 Next.JS, Angular 등 프레임워크의 지원을 추가함)
(오늘 추가 지원 확장 : Astro, Flutter, Nuxt, Sveltekit)
- 프리뷰채널 호스팅 : 백엔드 코등 제공(프로덕션의 영향은 받지 않고 앱 변경 사항을 확인 가능함)
 
▶ Flutter 3.10(로드 시간 단축 셰이더 개선 요소 임베딩 추가)
- 버전 : 낮은 시간을 크게 줄이고, 기존 웹 컨텐츠에 통합

2. 프레임워크, 일부 코드의 디버깅
- 크롬 웹 브라우저 개발자 도구로 디버깅
- 개발자 도구 신규 옵션 : 깔끔한 스택 추적, 코드 보기, 향상된 중단점 안정성
- 생산성에 실제로 미치는 영역
① 성능 튜닝(로드 시간을 3배로 단축)
② 웹 코어 바이탈 : 메트릭 측면(초기 페이지 로딩에 중점, 품질 및 성능의 핵심 척도로 부상)
※ 바이탈 : 성능 목표 측정에 도움을 주도록 직접 통합을 위해 프레임워크와 협력함(Next.JX, Nuxt, Angular가 포함)
※ Interaction to Next Paint(INP) : 실험 단계 종료 예정(내년까지 반응성 차원을 포착하는 중요한 지표)
[단계 : 빈약함 |(500ms) 개선이 필요함 |(200ms) 양호]
[Angular 16.0 : 신규 반응성 모델 및 서버 측 렌더링 개선사항이 포함되어 있음]

3. WWW(World Wide Web ≠ Wild Wild West)
- 브라우저 : API 지원 혹은 CSS 전환에 의존
- WebDX : 구글, 애플, 모질라 재단, 마이크로소프트, Angular, Nuxt, Next.JS
- 베이스라인(기준선) : 여러 브라우저에서 지원되는 상시 기능 집합을 캡처 및 실제 사용 여부 추측을 제거.

4. 베이스라인(기준선)
- 브라우저 호환 : 매년 신규 기능 일부인 23, 24, 25를 소개함(상호 운용성 및 호환성은 웹을 훌륭하게 만드는 핵심 요소)
- 전체 웹 생태계에 대한 연간 릴리스가 될 것.
- 회사, 스택 및 엔드포인트 전반에서 협업 및 연합할 수 있는 능력.
- 일관된 경험 : 'web.dev/baseline'

[구글, 안드로이드(S/W)]
▶ 구글 안드로이드, AI의 개발자 워크플로우의 변화 포인트(3가지)
- AI의 작업 흐름 : 생산성을 향상시키고자, 개발자 워크플로우에 AI의 기능을 직접 도입.
- 멀티 디바이스 세계의 구축 : 멀티 디바이스 세계을 위해서 구축.
- 현대 시점의 안드로이드 개발 : 언어 도구 키트 및 개선 사항이 최신 안드로이드 개발 스택의 원활한 통합 여부.

▶ 안드로이드 스튜디오 : 10년 전에 안드로이드 개발자 도구를 제공하는데 집중하고자 출시
- 안드로이드 스튜디오 봇 : AI의 데모 혁신 및 개발 가속화를 지속적 지원을 목표로 개발!
(생산성 향상을 목표로 설계된 고도로 통합된 AI 기반 도우미)

▶ 구글, 안드로이드 스튜디오 봇
- Canary 채널 : 스튜디오 봇 및 안드로이드 스튜디오 헤치호그의 시험판 찾을 수 있음
- 시연 애플리케이션 : Jet Stack(신규 안드로이드 H/W, 태블릿 전용 애플리케이션)
- 스튜디오 봇
① 태블릿 레이아웃의 모범 사례을 기억하고 있음(도구 모음 - 어시스턴트)
② 단순히 코드를 생성하는 기능 이상을 수행함(질문과 맥락 → 레이아웃 검색, 추가 지침 및 문서 제공 등)
- 특징 : 구글에 소스 코드를 전송할 필요 없이 사용자 ↔ 봇 간의 채팅 대화만으로 가능함
- 안드로이드 스튜디오 통합의 장점 : 사용자 지정 ID 설정에 따른 구문 강조 표시가 코드로 응답을 인식함
- 추가 기능 : 단위 테스트 요청(질문 사이의 맥락 기억), 종속성 로딩(프로젝트 추가)
- 별도 : 코드 제출(실제 코드로 이동함), IDE의 주요 지점 추가, 매니페스트의 누락된 코드 줄 추가 작업 제공.
※ 안드로이드 스튜디오(최신 스튜디오 봇 포함) : 다운로드 가능 및 피드백 가능!

▶안드로이드 스튜디오 봇 & 구글 플레이
- 퍼블리싱 준비 : 애플리케이션 빌드 시 구글 플레이에 등록 준비됨.
- 구글 플레이(AI 기반) : 구글 플레이 콘솔의 신규 실험 시작(다양한 유형 사용자의 맞춤 검색 목록 생성 및 제출 내용 제어)

▶ 구글, 멀티 디바이스 세계의 구축(스마트워치)
- WearOS 3.0 : 출시 이후 활성화 장치의 5배 성장(가장 빠르게 성장하는 스마트워치 플랫폼)
- 개발자 : 2가지 큰 업데이트의 활용

① 시계 모드 : 사용자와 교류할 수 있는 아름다운 방법
▶ 스마트 워치 페이스 - 삼성전자와 파트너쉽
- 파트너쉽 개발 : 신규 시계 모드를 도입하여 가능하게 만듬
- 개발 코드 언어 : 신규 선언적 XML 형식으로 시계모드 APK에 코드가 없음.

② WearOS : 작업 완료 혹은 WearOS에서 앱을 실행하는 가장 빠른 방법
- 신규 API : 타일에 풍부한 애니메이션을 제공
- WearOS 4.0 : 사용자 지정 가능 및 효율적 전력 사용 제작이 쉬워짐.(다른 장치의 신규 블루투스 기반)
※ 업데이트된 에뮬레이터 이미지 및 WearOS 4.0의 1st 개발자 프리뷰 출시 발표!

[구글, API]
★ 신규 개발 폼팩터 정의 : 이러한 내용 기반으로 쉽게 구축하기가 충분하지 않음
- 새로운 도구 및 서비스 이름 : '현대적 안드로이드 개발' API

▶ '현대적 안드로이드 개발' API - API, 도구, 지침, 속도 향상
- 개발 속도 : 흐름을 높이고, 안전하면서 나은 코드를 작성하여 멋진 경험을 구축하는 데 집중하도록 도와주는 API, 도구, 지침을 제공
- 목표 : 안드로이드 기기의 전체 생태계에 적용되도록 풍부한 디바이 간 앱을 구축 및 유지 관리하는 복잡성 및 비용 감소

① 고품질 UI 고속 빌드업 : Jetpack Compose
- 24% 이상 사용 : 상위 1,000개 중에서 해당 기능을 사용
- 이용 증가 : 작년보다 2배 증가한 생산성 향상에 활용하고 있음
- 구글 드라이브 : 아키텍터 개선과 결합하여 개발 시간을 절반으로 단축함
- Clue : 해당 기능에서 앱을 재작성한 후 개발 속도가 3개 증가
※ 구성 요소 : TV용 Compose Alpha, Glance in Beta, 수평 및 수직 호출기, 흐름 레이아웃, 새로운 재료 3 구성 요소, 수정자 성능 업데이트

② Kotlin : EClipse → 안드로이드 스튜디오로 전환
- 전환 이후 좋은 점 : 오프라인을 공식적으로 지원하는 언어로 만든 것.
- 상위 95% : 1,000개 앱에서 이를 사용함
- 특징 : 표현력이 풍부하면서, 간결하고 재미있는 언어가 보임.
- Kotland : 개발 플랫폼의 혁신
- 안드로이드 스튜디오, 안드로이드 렌즈, KSB, Compose 등 도구에 통합에 노력하고 있음
[Kotlin 코드 베이스(신규 컴파일러의 호환성 확인용 대규모 코드 베이스)를 활용함]
※ JetBrain : 신규 K2 컴파일러에서 협력하고 있음(상당한 개선 및 컴파일링 속도를 자랑함.)

③ 안드로이드 스튜디오(훌륭한 개발도구)
- 장점 : 생산성 및 흐름 유지
- Quality Insights가 좋은 예시
- App Insight 탭에서 주요 문제 볼 수 있음
- Firebase Crashlytics : ID 남기지 않고 스택 추적에서 코드로 이동함
- (추가)안드로이드 Vitial : 비정상 종료 보고서
※ 구글 플레이 콘솔에 비정상 종료 보고서에 액세스 가능하며, 추가 SDK 및 앱 계측이 불필요함.

"현대적 안드로이드 개발" - 생산성 향상을 가능하며, 구글이 도구 및 서비스를 구축할 때 고려하고 있는 것.
① 고품질 UI 고속 빌드업
② Kotlin
③ 안드로이드 스튜디오(훌륭한 개발도구)

▶ Keras API의 주요 기능
① 과적합 방지
② 증강 데이터
③ 트랜스포머 엔진 기반 모델
- 디바이스, 브라우저, 컴퓨팅 표면 : 추론을 원활하게 실행 가능
- Keras, TensorFlow, Kaggle, Colab : ''g.co/ai/build'로 방문하면 가능.

▶ 구글 Embeddings API
- 생성된 텍스트의 임베딩 벡터 계산, 브랜드에 대한 설명의 올바른 스타일이 있는지 확인
- Semantic 검색, 질문 답변과 같은 사용 사례를 확인, 컨텐츠 추천등 다양한 작업 수행 가능.

[구글, AR]
▶ 구글 AR 경험
- 스퀘어 에닉스 산하 게임개발사 '타이토'와 협력 - 'Space Invader'를 출시 발표!

(월드 디펜스 장르 게임이며, 올해 여름 후반에 출시될 예정)

▶ 구글, ARCore Geospatial API(작년 출시)
- 위치 기반 몰입형 경험을 구축함
- 14억개 이상 장치가 ARCore를 사용이 가능함.
- 유니티 엔진 및 어도비 에어로 등 지형 공간 제작 프로그램에서 오늘 사용이 가능함
※ 오늘부터 ARCore 및 구글 지도 플랫폼에서 제공하는 신규 Geospatial Creator를 사용하여 쉬운 디자인 및 게시가 가능함.

[구글, 프레임워크]
▶ 구글 Flutter - 오픈 소스 프레임워크
- 단일 코드 베이스 기반의 멀티 플랫폼 애플리케이션 빌드의 목적
- 향상된 그래픽 성능 : 최신 모바일 업데이트를 통하여 'Impeller'를 활용할 수 있음
- Flutter 310 : Kotlin으로 작성된 Jetpack 라이브러리의 JNI 브리지가 포함(외부 플러그인 필요 없음 - Dart에서 직접 신규 라이브러리를 호출할 수 있음)

- 사용 기업(Betterment) : 모바일 우선 접근 방식으로 전략 전환을 원할 때, 이 프레임워크로 전환
① iOS 및 안드로이드에서 코드 기반을 공유 : 2개 플랫폼에서 100% 기능 패리티를 달성함!
② 모바일 전략 전환 Or 신규 폼팩터 확장 : 시간을 절약해주는 간단하고 유용한 도구를 제공함

[구글, 프로젝트]
▶ 프로젝트 게임페이스(Feat. MediaPipe) - 오픈 소스로 제공됨.
- 프레임워크 : 선택한 언어의 기본 데이터 유형과 긴밀하게 통합되어 쉽게 제작이 가능함
- 불가능 식별 : 가위바위보(적은 양읠 코드로 파이프라인을 쉽게 미세조정화 진행함)
- 머신 러닝 모델 : 안드로이드, iOS 및 웹 애플리케이션에 통합할 때 걱정할 필요 없음
- 맞춤형 솔루션 제공 : 모델의 머리 추적 파이프라인에서 얼굴 랜드마크를 보다 세밀하게 제어할 수 있는 방식
[재교육 및 훈련을 통해 모델을 사용자 지정할 수 있음 - (예시 : 모델이 원하는 것과 비슷하지만 불일치하는 경우 있음)]

- 9가지 신규 솔루션 유형 포함 기능 : 지금 사용이 가능함!
(이미지 세분화, 이미지 임베딩, 텍스트 임베딩, 포즈 랜드마크 감지, 얼굴 스타일라이저, 얼굴 랜드마크, 얼굴 검출기, 인터랙티브 세그멘터, 언어 식별자)