대한민국 Agentic AI 과정

Generative AI과 Agentic AI는 콘텐츠 생성과 목표 지향적인 자율 행동에 초점을 맞춘 두 가지 강력한 패러다임으로, 다음 세대의 자동화와 지능을 선도하고 있습니다.

이 강사는 AI와 기술 전문가들이 실제 애플리케이션에 Generative와 Agentic AI를 구축, 평가, 통합하는 방법을 이해하도록 설계된 중간 수준의 온라인 또는 오프라인 실시간 강의입니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• Generative AI 시스템의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• 자율 AI 에이전트의 부상과 LLMs 확장 방식을 탐구합니다.
• 실제 배포를 위한 프로프트 엔지니어링과 도구 통합을 사용합니다.
• 책임 있는 배포를 위한 모델, 도구 및 기법을 비교합니다.

과정 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 실제 시나리오에서 Generative와 Agentic AI 도구 사용.
• 콘텐츠 생성 및 자율 워크플로우에 중점 둔 지침 운동.

과정 맞춤화 옵션

• 이 강좌를 맞춤화된 교육을 요청하려면, 개별 맞춤화를 위해 연락 주시기 바랍니다.

WrenAI는 조직이 정적 대시보드에서 벗어나 대화형 분석과 내장형 생성형 BI로 이동할 수 있게 합니다. 이 전환에는 신중한 채택 계획, 자산 이주, 그리고 효과적인 변경 관리 실천이 필요합니다.

이 강사는 중간 수준의 BI 및 데이터 플랫폼 전문가들을 대상으로, WrenAI를 통해 레거시 BI 시스템을 현대화하고자 하는 사람들에게 온라인 또는 현장에서 직접 강의합니다.

이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 레거시 BI 환경 평가 및 현대화 기회 식별.
• 정적 대시보드에서 WrenAI로의 이주 계획 수립 및 실행.
• 대화형 분석 및 내장형 GenBI 기능 채택.
• BI 현대화에 따른 조직 변화 관리.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 이주 및 채택 계획에 대한 실습 연습.
• 대화형 분석 및 내장형 GenBI에 대한 실습 실험실.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연락하여 안내해드리겠습니다.

Python is the core language powering the development and orchestration of autonomous AI agents. This course focuses on practical implementation using modern SDKs and frameworks such as LangChain and AutoGen to build, connect, and manage agent workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level backend engineers, platform engineers, and ML engineers who wish to implement and orchestrate autonomous agents using Python tooling and APIs.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure Python-based environments for agentic systems.
• Use popular agent SDKs like LangChain and AutoGen to create functional agents.
• Integrate tools and APIs to extend agent capabilities.
• Orchestrate multi-agent workflows and communication patterns.
• Apply best practices for debugging, testing, and maintaining agentic codebases.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on programming exercises and live demos.
• Practical projects building end-to-end agent workflows.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

WrenAI는 재무 팀이 KPI를 모델링하고, 표준화된 지표를 통합하며, 규제 요구사항과 감사 기준에 맞춰 대시보드를 설계할 수 있는 기능을 제공합니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 재무 전문가들을 대상으로 하며, WrenAI를 사용하여 규정 준수 재무 데이터 모델과 대시보드를 구축하여 의사결정 및 위험 관리 지원에 중점을 둡니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• WrenAI에서 재무 KPI와 지표를 모델링합니다.
• 규제 및 감사 요구사항에 맞춰 대시보드를 구축합니다.
• 실시간 보고를 위해 WrenAI와 재무 데이터 소스를 통합합니다.
• 재무 분석 및 위험 모니터링에 대한 모범 사례를 적용합니다.

수업 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 재무 데이터 모델에 대한 실습 연습.
• 대시보드 설계 및 규정 준수 보고에 대한 실습 실험실.

수업 맞춤화 옵션

• 이 수업에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조율해 주시기 바랍니다.

This course teaches practical engineering techniques to design, build, test, and deploy agentic (autonomous) systems using Python. It covers the agent loop, tool integrations, memory and state management, orchestration patterns, safety controls, and production considerations.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level ML engineers, AI developers, and software engineers who wish to build robust, production-ready autonomous agents using Python.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and implement the agent loop and decision-making workflows.
• Integrate external tools and APIs to extend agent capabilities.
• Implement short-term and long-term memory architectures for agents.
• Coordinate multi-step orchestrations and agent composability.
• Apply safety, access control, and observability best practices for deployed agents.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs building agents with Python and popular SDKs.
• Project-based exercises that produce deployable prototypes.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

WrenAI는 자연어 처리를 SQL로 생성하고 AI 기반 분석을 가능하게 하여 데이터 접근을 더 빠르고 직관적으로 만듭니다. 기업급 사용을 위한 품질 보증과 가시성 관행은 정확성, 신뢰성, 그리고 준수성을 보장하기 위해 필수적입니다.

이 온라인 또는 현장 강습은 쿼리 정확성을 평가하고, 프롬프트 조정을 적용하며, WrenAI를 생산 환경에서 모니터링하기 위한 가시성 관행을 구현하기를 원하는 고급 데이터 및 분석 전문가를 대상으로 합니다.

이 강습을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• NL to SQL 출력의 정확성과 신뢰성을 평가합니다.
• 성과를 개선하기 위해 프롬프트 조정 기술을 적용합니다.
• 시간에 따른 드리프트와 쿼리 행동을 모니터링합니다.
• WrenAI에 로깅 및 가시성 프레임워크를 통합합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 평가 및 조정 기법에 대한 실습 연습.
• 가시성과 모니터링 통합에 대한 실습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 문의하여 협의해 주십시오.

에이전틱 AI는 AI 시스템이 목표를 달성하기 위해 계획하고, 논리적으로 판단하며, 도구를 사용하는 접근법입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 이중급 건강 및 데이터 팀을 위한 강좌로, 임상 및 운영 사용 사례를 위한 에이전틱 AI 솔루션을 설계, 평가 및 관리하는 방법을 배웁니다.

이 강좌를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 건강 관련 맥락에서 에이전틱 AI 개념과 제약 조건을 설명합니다.
• 계획, 기억, 도구 사용을 포함한 안전한 에이전트 워크플로우를 설계합니다.
• 임상 문서와 지식 기반을 기반으로 검색 강화 에이전트를 구축합니다.
• 가드레일과 인간 중개자 제어를 통해 에이전트 행동을 평가, 모니터링 및 관리합니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의와 논의
• 샌드박스 환경에서 가이드된 랩과 코드 워크스루
• 안전, 평가 및 관리와 관련된 시나리오 기반 연습

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조율해 주세요.

WrenAI는 데이터를 연결하고 모델 인사이트를 생성하며 대시보드를 제공하기 위해 설계된 AI 기반 분석 플랫폼입니다. 기업 환경에서는 강력한 거버넌스와 보안이 안전하고 규범에 맞는 채택을 보장하는 데 중요합니다.

이 강사는 고급 수준의 기업 전문가들을 대상으로 WrenAI의 거버넌스, 준수, 보안 패턴을 대규모로 구현하기를 원합니다.

이 훈련을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• WrenAI에서 권한 부여 모델을 설계하고 구현합니다.
• 준수성을 위한 감사 및 모니터링 방법을 적용합니다.
• 기업 수준의 제어로 안전한 환경을 설정합니다.
• 대규모 조직에서 WrenAI를 안전하게 배포합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 거버넌스 및 보안 설정의 실습 실험실.
• 기업 배포 시나리오를 시뮬레이션하는 실습 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 안내해 주십시오.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 교육으로, AI 애플리케이션에 에이전트 능력을 통합하고자 하는 중간 수준의 AI 개발자와 자동화 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 에이전트 AI와 자율적 의사 결정의 원칙을 이해합니다.
• 자율 최적화 기법을 사용하여 목표 지향적인 AI 에이전트를 구현합니다.
• 복잡한 문제 해결을 위해 다중 에이전트 협업을 통합합니다.
• 적응형 사용자 경험을 통해 AI-인간 상호작용을 강화합니다.
• 에이전트 AI 모델을 실제 애플리케이션에 배포합니다.

WrenAI 스프레드시트 및 지표 라이브러리는 AI 구동 스프레드시트 워크플로우와 크로스 플랫폼 비즈니스 지표 라이브러리를 통해 빠른 보고서를 가능하게 합니다.

이 강사는 초급부터 중급 수준의 운영 전문가가 WrenAI 스프레드시트와 지표 라이브러리를 사용하여 보고서 작성과 분석을 가속화하기를 원하는 분들을 위한 인스트럭터 리드, 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)입니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 데이터 분석 및 보고서를 위한 AI 구동 스프레드시트를 구축합니다.
• 표준화된 KPI를 위해 WrenAI 지표 라이브러리를 활용합니다.
• 라이브 업데이트를 위해 스프레드시트를 여러 데이터 소스에 연결합니다.
• 운영 보고서를 간소화하기 위한 자동화된 워크플로우를 만듭니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• WrenAI로 스프레드시트 구축.
• 지표 및 KPI 보고서 실습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 연락 주시기 바랍니다.

이 강사는 대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 라이브 교육과정은 Agentic AI 프레임워크를 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 개발하고 최적화하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육과정을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 멀티 에이전트 환경에서 Agentic AI의 원리를 이해합니다.
• 자율적으로 상호작용하는 AI 기반 에이전트를 개발합니다.
• 적응형 AI 행동에 대한 강화 학습을 구현합니다.
• 멀티 에이전트 협력과 경쟁을 최적화합니다.
• 로봇공학, 게임, 기업 자동화에서 Agentic AI를 적용합니다.

WrenAI API는 자연어에서 SQL 쿼리를 생성하고, 맞춤형 애플리케이션을 구축하며, 내부 플랫폼에 차트를 통합하는 강력한 인터페이스입니다.

이 강사는 중급 엔지니어가 WrenAI API를 사용하여 SQL 생성, 시각화, 애플리케이션 통합 등의 실용적인 응용을 할 수 있도록 하는 온라인 또는 현장 실습 중심의 라이브 강좌입니다.

이 강좌를 마치면 참여자는 다음을 할 수 있습니다:

• 애플리케이션을 WrenAI API에 인증하고 연결합니다.
• 자연어 입력에서 SQL 쿼리를 생성합니다.
• API 엔드포인트를 사용하여 차트를 생성하고 임베딩합니다.
• WrenAI를 백엔드 시스템과 내부 도구에 통합합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• API 호출 및 통합에 대한 실습 연습.
• 앱, 차트, 데이터 파이프라인 연결에 대한 실습 프로젝트.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춤형 교육을 요청하려면 맞춤화를 위해 연락주시기 바랍니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되는 라이브 강좌로, Agentic AI를 활용하여 기업 규모의 자동화와 전략적 AI 도입을 원하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 강좌를 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 기업 애플리케이션에서 Agentic AI의 역할을 이해합니다.
• 독립형 AI 에이전트를 기업 시스템에 통합합니다.
• 확장성과 효율성을 위한 AI 기반 워크플로를 최적화합니다.
• AI 자동화의 규정 준수, 보안 및 거버넌스를 보장합니다.
• 디지털 변혁을 위한 AI 기반 비즈니스 전략을 개발합니다.

WrenAI Cloud는 데이터 소스 연결, 데이터 모델링 및 인터랙티브 대시보드를 구성하는 현대적인 플랫폼입니다.

이 인스트럭터 리드 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프사이트)은 데이터 소스를 설정하고, 데이터를 모델링하며, 대시보드에서 통찰력을 시각화하는 방법을 배우기를 원하는 초급에서 중급 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• WrenAI Cloud 환경을 설정하고 구성합니다.
• WrenAI Cloud를 여러 데이터 소스에 연결합니다.
• 데이터 모델링 및 분석을 위한 관계를 정의합니다.
• 비즈니스 통찰력을 위한 인터랙티브 대시보드를 만듭니다.

강의 형식

• 인터랙티브 강의 및 토론.
• 클라우드 플랫폼 구성 및 데이터 모델링 실습.
• 대시보드 구축 및 시각화 실습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 트레이닝으로 요청하려면, 연락하여 조정해 주세요.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝은 온라인 또는 현장(onsite) 모두에서 진행되며, 복잡한 비즈니스 및 기술 시나리오에서 Agentic AI를 활용하여 의사결정을 하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• AI의 자율 의사결정 원칙을 이해합니다.
• 최소한의 인간 개입으로 작동하는 AI 에이전트를 설계하고 구현합니다.
• Agentic AI를 자동화 워크플로우와 비즈니스 시스템에 통합합니다.
• 효율성과 확장성을 위한 AI 기반 의사결정 과정을 최적화합니다.
• AI 자율성에 대한 규정 준수, 보안 및 윤리적 고려 사항을 보장합니다.

WrenAI는 자연어 처리(NLP) 기반 SQL 변환 및 의미론적 데이터 모델링을 가능하게 하는 오픈 소스 생성형 BI 도구입니다.

이 강의는 팀 간 일관된 측정치 정의, 프롬프트 튜닝 및 신뢰할 수 있는 SQL 생성을 위한 강건한 의미론적 레이어를 구축하고자 하는 고급 데이터 엔지니어, 분석 엔지니어 및 ML 엔지니어를 대상으로 하는 현장 또는 온라인 강의입니다.

이 강의를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 팀 간 일관된 측정치 정의를 위한 의미론적 모델 구현.
• 정확성과 확장성을 위한 텍스트-SQL 성능 최적화.
• 유효하지 않거나 위험한 쿼리를 방지하기 위한 가이드라인을 구성 및 적용.
• WrenAI OSS를 데이터 파이프라인 및 분석 워크플로에 통합.

강의 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실제 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육을 요청하려면, 연락처하여 문의해 주세요.

이 온라인 또는 오프라인 교육은 실제 애플리케이션에 적용할 수 있는 Agentic AI 시스템을 구축하고 구현하고자 하는 중간 수준의 AI 엔지니어, ML 연구원, 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Agentic AI 시스템의 핵심 원칙을 이해합니다.
• 자율적인 사고와 행동을 할 수 있는 AI 에이전트를 구현합니다.
• Agentic AI를 API 및 타사 서비스와 통합합니다.
• 복잡한 작업을 위한 다중 에이전트 상호작용을 최적화합니다.
• Agentic AI의 윤리적, 보안적, 확장 가능성에 대한 문제를 해결합니다.

WrenAI는 SaaS 제공업체들이 고객 맞춤형 제품에 생성형 비즈니스 인텔리전스(GenBI)를 직접 통합할 수 있게 합니다. 이 과정은 Wren AI Embedded API를 통해 Wren AI를 통합하고, 화이트 레이블 분석을 구성하며, 다중 테넌트 배포를 관리하는 기술을 SaaS 팀에 제공합니다.

이 강사 지도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 WrenAI를 SaaS 환경에서 내장형 분석 솔루션으로 배포하고자 하는 중급 수준부터 고급 수준까지의 SaaS 제품 리더, 데이터 엔지니어, 풀스택 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Embedded API를 사용하여 고객 맞춤형 애플리케이션에 WrenAI를 통합합니다.
• 브랜딩과 맞춤화된 화이트 레이블 대화형 BI를 구현합니다.
• 보안되고 확장 가능한 다중 테넌트 배포를 설계합니다.
• SaaS 환경에서 사용량을 모니터링하고, 성능을 최적화하며, 규정을 준수합니다.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• WrenAI Embedded API를 사용한 실습.
• 워크숍: SaaS 사용 사례를 위한 화이트 레이블 분석 기능을 설계하고 배포합니다.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 맞춤형 교육을 요청하려면 연락 주시기 바랍니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 교육은 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 Agentic AI의 기본 원리와 그 능력, 그리고 산업에 미치는 잠재적 영향을 이해하고자 하는 초급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• Agentic AI의 핵심 원칙을 이해합니다.
• 전통적인 AI와 자율적인 AI 에이전트 간의 차이를 구분합니다.
• 다양한 산업에서의 Agentic AI의 실세계 응용 사례를 탐구합니다.
• 자율적인 AI 시스템을 배포하는 데 따른 이점과 도전을 평가합니다.
• Agentic AI의 윤리적 및 보안 고려 사항을 분석합니다.

WrenAI는 자연어 쿼리를 신뢰할 수 있는 분석으로 변환하여, 비기술 팀이 신속하고 일관되게 인사이트를 생성할 수 있는 대화형 분석 플랫폼입니다.

이 강사는 중간 수준의 제품 매니저, 분석가, 데이터 챔피언을 대상으로, 대화형 분석을 채택하고 WrenAI로 셀프서비스 BI 기능을 구축하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 신뢰할 수 있는 제품 인사이트를 표출하는 대화형 분석 워크플로우를 설계합니다.
• 일관된 보고를 위한 표준화된 메트릭스 계층을 생성하고 유지합니다.
• 자연어에서 SQL 기능을 효과적으로 사용하여 제품 질문에 답변합니다.
• WrenAI로 구동되는 셀프서비스 대시보드와 가드레일을 제품 워크플로우에 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의와 토론.
• Wren AI와 샘플 데이터셋을 사용한 실습.
• 워크숍: 셀프서비스 대시보드와 대화형 쿼리 세트를 구축합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 교육을 요청하려면, 연락하여 조정해 주세요.