대한민국 에이전틱 AI 과정

대한민국에서의 이 라이브 트레이닝은 에이전틱 AI가 조직의 워크플로, 인재 전략, 그리고 직무 설계를 어떻게 재설계하는지 탐구합니다. 자율적 의사결정, 기업의 준비 상태, 그리고 책임감 있고 규정 준수에 부합하는 AI 도입을 보장하기 위한 거버넌스 프레임워크를 다루므로 중급 전문가에게 이상적입니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 부트캠프는 파이썬을 활용하여 자율 AI 에이전트를 구축하는 실습 중심의 여정을 제공합니다. 참가자들은 설계 패턴, API 오케스트레이션 및 다중 에이전트 워크플로 등을 다루는 5단계의 점진적 프로젝트를 수행하며, 이론에서 실제 배포까지의 과정을 경험하게 됩니다.

대한민국 실무 코스는 리소스가 제한된 디바이스에서 에이전틱 AI를 배포하는 과정을 안내합니다. Python, TensorFlow Lite, PyTorch Mobile을 사용하여 로컬 추론을 위한 경량 에이전트를 구축, 최적화 및 관리하는 방법을 학습하여 속도, 프라이버시 및 신뢰성을 향상시키십시오.

이 강사 주도의 대한민국 라이브 트레이닝은 프롬프트 엔지니어링, 설계 패턴, 책임 있는 사용을 포함하여 에이전틱 AI를 소개합니다. 참가자는 Python을 사용하여 간단한 에이전트 워크플로우를 구축하고, 도구를 통합하며, 효율적이고 안전하며 확장 가능한 자율 시스템에 적용하기 위한 안전성 관행을 구현하는 방법을 학습합니다.

이 교육 과정은 대한민국의 실시간 인스트럭터 주도형 학습으로, 중급 전문가들이 비즈니스 자동화를 위한 에이전틱 AI를 설계하고 확장하는 방법을 안내합니다. 워크플로우 매핑, 도구 통합, 고객 서비스 및 공급망, 마케팅 분야의 실질적 사용 사례 구축을 통해 측정 가능한 성과를 확보하세요.

대한민국에서의 이 라이브 트레이닝은 고급 전문가들이 Python을 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 설계하고 구현하는 과정을 안내합니다. Mesa와 Ray와 같은 프레임을 활용한 에이전트 조정, 강화 학습 및 분산 컴퓨팅을 다루며, 마지막으로 실습형 캡스톤 프로젝트로 마무리됩니다.

이 과정은 대한민국에서 에이전틱 AI를 위한 강화 학습과 의사결정을 다룹니다. 학습자들은 Python을 사용하여 DQN, PPO, A3C를 구현하고, OpenAI Gym으로 환경을 모델링하며, 이러한 기법들을 로봇공학 및 계획 시스템에 통합하여 실제 환경에서의 적응형 동작을 가능하게 합니다.

대한민국의 이 실시간 트레이닝은 프로덕션에서 에이전틱 AI 시스템을 확장하고 운영화하는 데 필요한 기술을 고급 전문가들에게 부여합니다. MLOps, 관찰 가능성, 비용 관리를 다루며, 대규모 배포를 위한 회복력 있고, 관찰 가능하며, 비용 최적화된 파이프라인 설계를 가능하게 합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 트레이닝은 에이전틱 AI 시스템의 거버넌스, 신원 관리, 레드팀링을 다룹니다. 고급 실무자는 안전한 배포를 설계하고, 최소 권한 액세스를 구현하며, 적대적 테스트를 실행하여 생산 환경의 실제 위협을 완화하게 됩니다.

이 강사 주도 실습 교육인 대한민국은 자율형 AI 에이전트를 위한 Python의 실질적인 구현에 집중합니다. LangChain과 AutoGen과 같은 최신 SDK를 다루며, 엔지니어가 복잡한 에이전트 워크플로를 확신을 가지고 구축, 연결 및 오케스트레이션할 수 있도록 돕습니다.

대한민국의 강사 주도 실습형 과정으로, 에이전트 루프, 도구 통합, 메모리 관리, 오케스트레이션, 안전 제어 등 자율 에이전트 구축을 위한 실용적인 Python 기법을 다룹니다. ML 엔지니어를 대상으로 견고하고 생산 환경에 적합한 에이전트 배포에 초점을 맞춥니다.

이 강사 주도형 실습 교육(대한민국, 온라인 또는 현장 진행)은 AI 기반 애플리케이션에 에이전틱 기능을 도입하고자 하는 중급 수준의 AI 개발자 및 자동화 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시점에 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 에이전틱 AI와 자율적 의사결정의 원리를 이해합니다.
• 자기 최적화 기법을 활용해 목표 지향적인 AI 에이전트를 구현할 수 있습니다.
• 복잡한 문제 해결을 위해 다중 에이전트 간 협업 체계를 구축할 수 있습니다.
• 사용자 반응에 맞춰 변화하는 인터페이스를 통해 인간과 AI 간 상호작용의 질을 향상시킬 수 있습니다.
• 실제 현장 환경에서 에이전틱 AI 모델을 배포하고 운영할 수 있습니다.

본 강사 주도 실시간 워크숍은 대한민국에서 온라인 또는 현장으로 제공되며, 다중 에이전트 시스템 개발 및 최적화를 목적으로 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마칠 때쯤 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다중 에이전트 환경에서의 에이전틱 AI 원리를 이해합니다.
• 자율적으로 상호작용할 수 있는 AI 기반 에이전트를 개발합니다.
• 적응형 AI 행동을 위해 강화학습을 구현합니다.
• 다중 에이전트 간의 협력 및 경쟁 관계를 최적화합니다.
• 로봇공학, 게임 개발, 기업 자동화 등 다양한 분야에 에이전틱 AI를 적용할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 본 강좌는 강사가 직접 지도하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 제공됩니다. 엔터프라이즈 수준의 자동화와 전략적 AI 도입에 에이전틱 AI를 활용하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 기업용 애플리케이션에서 에이전틱 AI의 역할 이해
• 자율적인 AI 에이전트를 기업 시스템에 통합하는 방법 습득
• 확장성과 효율성을 고려해 AI 기반 워크플로우 최적화
• AI 자동화 환경에서 규정 준수, 보안 및 거버넌스 실천 방안 마련
• 디지털 전환을 위한 AI 기반 비즈니스 전략 수립

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육은 복잡한 비즈니스 및 기술적 환경 속에서 에이전틱 AI를 활용해 의사결정을 개선하고자 하는 숙련된 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 기반 자율적 의사결정의 원리 이해
• 인간 개입 없이도 운영 가능한 AI 에이전트 설계 및 구현
• 자동화 워크플로우 및 비즈니스 시스템에 에이전틱 AI 통합
• 효율성과 확장성을 고려해 AI 기반 의사결정 과정 최적화
• AI 자율성 구현 시 준수 사항, 보안 및 윤리적 가이드라인 숙지

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 중급 수준의 AI 엔지니어, 머신러닝 연구자 및 개발자를 대상으로 하며, 실제 업무 환경에서 에이전틱 AI 시스템을 구축하고 활용할 수 있도록 지원합니다.

본 교육을 마칠 때쯤 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 에이전틱 AI 시스템의 핵심 원리를 이해합니다.
• 자율적으로 추론하고 행동할 수 있는 AI 에이전트를 구현합니다.
• 에이전틱 AI 시스템을 API 및 타사 서비스와 통합합니다.
• 복잡한 작업 처리를 위해 다중 에이전트 간 상호작용을 최적화합니다.
• 에이전틱 AI의 윤리적, 보안 및 확장성 문제를 해결할 수 있습니다.

본 강의는 대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로서, 에이전틱 AI의 기본 원리와 기능, 그리고 산업 전반에 미치는 잠재적 영향력을 이해하고자 하는 초보 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 에이전틱 AI의 핵심 원리를 이해할 수 있습니다.
• 기존 인공지능과 자율적인 AI 에이전트 간의 차이점을 구분할 수 있습니다.
• 다양한 산업 분야에서 에이전틱 AI가 어떻게 활용되고 있는지 탐구할 수 있습니다.
• 자율형 AI 시스템 도입 시 얻을 수 있는 이점과 직면하게 될 과제를 평가할 수 있습니다.
• 에이전틱 AI와 관련된 윤리적 문제 및 보안 고려사항을 분석할 수 있습니다.

이 1일 과정은 소프트웨어 엔지니어, 기술 리드, 개발 팀에게 실제 프로젝트에서 AI 코딩 에이전트를 효과적으로 활용하기 위한 실용적인 프레임워크를 제공합니다. 단순히 프롬프트 기법에 초점을 맞추는 것을 넘어, 이 과정은 컨텍스트 엔지니어링, 재사용 가능한 워크플로우, MCP(Model Context Protocol) 통합, 피드백 루프, 보안 및 조직 내 채택 등 전체 에이전트 생태계를 탐구합니다.

AI 에이전트는 이제 연구용 데모 수준을 넘어 텍스트, 이미지, 음성은 물론 다양한 도구들을 활용하는 워크플로우에서 자율적으로 작동하는 프로덕션 시스템으로 발전하고 있습니다. 이러한 변화는 엔지니어링의 엄격함, 대항적 공격에 대한 강건성, 규제 준수 측면에서 새로운 기준을 요구합니다. 본 교육 과정은 숙련된 실무자들을 대상으로 단일 및 다중 에이전트 시스템 설계부터 멀티모달 인식 기능 통합과 최신 프레임워크를 이용한 에이전트 간 협업 조직화에 이르기까지 전체 라이프사이클을 다룹니다. Python 기반의 실습 과정을 통해 참가자들은 점진적으로 프로덕션 수준의 멀티 에이전트 시스템을 구축하고, 이후 대항적 공격 기술 및 Adversarial Robustness Toolbox를 활용해 해당 시스템에 대한 스트레스 테스트도 진행합니다. 마지막 단계에서는 NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, EU AI Act, GDPR 규정 준수 방안과 더불어 안전한 배포, 모니터링 및 사고 대응 전략까지 학습함으로써 실무에 즉시 활용 가능한 기능적이고 규제를 충족하는 에이전트 개발 역량을 갖추게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 라이브 트레이닝은 작업 자동화, 질문 응답 및 비즈니스 시스템 연동이 가능한 AI 에이전트를 Alibaba Cloud를 활용해 구축하고자 하는 초급 및 중급 수준의 개발자와 클라우드 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 Alibaba Cloud 상에서의 AI 에이전트 아키텍처를 이해하고, 간단한 워크플로우 구현은 물론 기업용 지식 자원과 도구와 연동된 에이전트도 제작할 수 있게 됩니다. 또한 클라우드 환경 내에 에이전트 배포 및 모니터링 방법까지 숙지하게 됩니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 is aimed at intermediate-level developers who wish to design, build and test AI agents with the Claude API and the Agent SDK.

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

• Call the Messages API with system prompts, structured output and streaming
• Define tools and implement a reliable tool-use loop
• Connect agents to external systems through MCP servers
• Build and run agents with the Claude Agent SDK, including permissions and subagents
• Reduce cost and latency with prompt caching and sensible context handling
• Test, log and monitor agent behavior with a small evaluation set

Claude Cowork은 하나의 프롬프트에 응답하는 대신, 연구, 문서 작성, 파일 처리와 같은 전체 업무 흐름을 담당합니다. 이 과정에서는 좋은 지시를 작성하는 방법, 실행 계획 검토, 결과 검토 기술을 습득합니다. 참가자는 실제 업무 세 가지를 위임하고 예약된 작업을 설정합니다.

대한민국에서 진행되는 본 인스트럭터 주도 라이브 훈련은 단계별 대화 대신 Claude에게 전체 업무를 위임하기를 원하는 지식 노동자, 비서, 프로젝트 및 부서 리더를 위한 것입니다.

본 훈련을 통해 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• Cowork에서 채팅과 위임된 업무의 차이를 이해하기
• 목표, 자료, 한계, 수용 기준을 포함하여 지시를 작성하기
• 폴더에서 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션 생성을 위임하기
• 질문부터 완성된 보고서까지 연구를 위임하기
• Cowork에서 플러그인, 스킬, 커넥터 사용하기
• 승인 포인트, 백업, 안전한 폴더 접근 권한을 정의하기

과정 형식

• 기간: 1일 (7시간)
• 트레이너와 함께하는 인터랙티브 훈련, 토론, 참가자의 실제 사용 사례에 기반한 실습 연습
• Day 1 결과물: 각 참가자는 Cowork에 실제 업무 세 가지를 위임하고, 결과를 검토하며, 예약된 작업을 설정합니다.

과정 커스터마이징 옵션

• 본 과정의 맞춤형 훈련을 원하시면 연락을 주십시오.

에이전트는 팀이 지식 관련 질문에 통제된 방식으로 답변하고 문서 프로세스를 지원하는 데 사용됩니다. 이 2일 과정은 1일차에 Agent Builder, 2일차에 승인 단계 및 테스트 케이스를 포함하는 Copilot Studio를 다룹니다. 참가자들은 테스트 완료된 지식 에이전트와 Studio 에이전트 초안을 작성하여 과정이 종료됩니다.

이 강사 주도 실습 교육은 대한민국에서 진행되며, 다음과 같은 대상자에게 적합합니다: 지식 질문 및 문서 프로세스에 대한 자체 Copilot 에이전트를 구축하기를 원하는 핵심 사용자, AI 챔피언 및 부서 리더.

이 교육이 종료되면 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 언제 Copilot Chat만 충분한지, 언제 에이전트가 적합한지 판단합니다
• 대상 독자, 지식 소스, 제한 사항을 설정하여 Agent Builder에서 지식 에이전트를 구축합니다
• Copilot Studio에서 에이전트 구조를 이해하고 첫 번째 에이전트를 생성합니다
• 문서 프로세스를 인간 승인을 포함하는 검토 가능한 단계로 분해합니다
• 테스트 케이스 및 수용 기준을 사용하여 에이전트를 테스트합니다
• 역할, 권한, 라이선스 및 운영 사항을 분류합니다

과정 구성 형식

• 기간: 2일 (각 7시간)
• 참가자의 실제 사용 사례에 대한 강사와의 상호작용, 토론 및 실습 운동
• 1일차 성과: 각 참가자는 테스트 완료된 지식 에이전트와 자신의 업무 사례에 대한 도구 맵을 갖습니다.
• 2일차 성과: 각 참가자는 승인 기능이 포함된 Studio 에이전트 초안, 두 가지 테스트 완료된 프로세스 사례, 그리고 자신의 사용 사례에 대한 로드맵을 갖습니다.

과정 커스터마이징 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 협의하십시오.

회사 문서 기반의 어시스턴트는 정책, 매뉴얼, 프로세스에 대한 질문에 답변하고 출처를 명시할 수 있습니다. 본 과정에서는 문서를 준비하고, 플랫폼을 선택하며, 코딩 없이 에이전트를 구축하고, 질문 카탈로그를 이용해 답변을 측정하는 방법을 배웁니다. 참가자는 유지보수 계획안을 작성하기도 합니다.

본 과정은 대한민국 에서 진행되는 강사 주도의 실시간 교육으로, 자신의 문서, 정책, 매뉴얼에서 답변을 제공하려는 팀, 지식 관리자, 핵심 사용자들을 대상으로 합니다.

본 교육 수료 후 참가자는 다음과 같은 역량을 갖출 수 있습니다:

• 문서로부터 AI가 답변하는 방식을 이해하고(RAG의 쉬운 설명), 그 한계점을 파악하기
• 정확한 답변을 위해 문서를 준비하기
• 지식 에이전트에 적합한 플랫폼을 선택하기
• 코딩 없이 지식 에이전트를 구축하고 공유하기
• 질문 카탈로그와 출처 참조를 통해 답변을 검증하기
• 운영 단계에서 유지보수, 역할 및 콘텐츠 최신성을 정의하기

과정 형식

• 기간: 1일 (7시간)
• 참가자의 실제 사용 사례를 대상으로 한 강사와의 상호작용, 토론 및 실습
• 1일차 산출물: 각 참가자는 자신의 문서 기반 공유 가능한 지식 에이전트, 측정된 적중률, 유지보수 계획안을 갖추게 됩니다.

과정 커스터마이징 옵션

• 본 과정의 커스터마이징 교육이 필요하시면 연락 주십시오.

Langdock는 다양한 AI 모델, 어시스턴트, 기업 지식 및 워크플로를 하나의 플랫폼으로 통합하여 제공합니다. 이 과정에서는 채팅을 통한 일상 업무 활용, 어시스턴트 구축 및 공유, 지식 소스 연결, 그리고 인간 승인 기능이 포함된 워크플로 설정에 대한 내용을 다룹니다. 또한 데이터, 역할 및 롤아웃을 위한 규칙에 대해서도 학습합니다.

이 강사 주도의 대한민국 실시간 교육은 Langdock을 중앙 AI 플랫폼으로 사용하거나 도입 중인 기업의 부서 및 핵심 사용자를 대상으로 합니다.

이 교육이 종료되면 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 채팅, 모델, 어시스턴트, 지식 및 워크플로를 포함한 Langdock을 자신 있게 운영하기
• 업무에 적합한 모델을 선택하기
• 지시사항과 기업 지식을 갖춘 어시스턴트를 구축하여 팀과 공유하기
• SharePoint, OneDrive 및 기타 소스를 지식 베이스로 연결하기
• 인간 승인 기능이 포함된 간단한 워크플로 설정하기
• 기업 내 데이터, 역할 및 승인을 위한 규칙 정의하기

과목 구성 형식

• 기간: 2일 (하루 7시간), 온라인 반일 4회로도 제공 가능
• 강사와의 인터랙티브 교육, 토론, 참가자 자체 사용 사례에 대한 실습
• 1일차 산출물: 각 참가자는 자신의 업무 영역을 위한 템플릿, 지식 폴더 및 공유 어시스턴트를 보유하게 됩니다.
• 2일차 산출물: 각 참가자는 승인 기능이 포함된 작동 중인 워크플로, 연결된 지식 소스, 그리고 향후 30~60일 간의 계획을 갖추게 됩니다.

과목 커스터마이징 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 조정을 위해 저희에게 연락해 주시기 바랍니다.

대한민국에서 제공되는 이 강사 진행 라이브 교육은 비즈니스 프로세스를 자동화하고 Make로 첫 번째 AI 에이전트를 구축하려는 중급 수준 전문가를 대상으로 합니다.

교육이 끝날 때까지 참여자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 트리거 및 웹후크를 사용하여 Make에서 코드 없는 워크플로우를 설계합니다.
• 데이터 흐름 내에서 AI 에이전트를 데이터에 연결합니다.
• 오류 처리 및 모니터링이 포함된 실제 프로세스를 종단 간 자동화합니다.

개인 AI 에이전트는 이메일 분류, 약속 계획, 브리핑 작성, 아침 요약과 같은 루틴을 실행할 수 있습니다. 이 1일 과정에서는 개인 컨텍스트, 커넥터, 승인 및 데이터 보호에 대한 명확한 규칙을 설정하여 에이전트를 구성하는 방법을 보여줍니다. 수강생은 작동하는 에이전트와 두 가지 실행 중인 루틴을 가지고 수업을 마치게 됩니다.

대한민국 에서 진행되는 이 강사 진행형 라이브 트레이닝은 자체 업무에 개인 AI 에이전트를 설정하려는 전문가, 비서, 프로젝트 매니저 및 자영업자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 개인 AI 에이전트가 어떤 일을 처리할 수 있고, 어떤 일을 처리할 수 없는지 이해하기
• 프로필, 지시사항, 메모를 포함한 개인 컨텍스트 구축하기
• 통제권을 유지하면서 AI로 이메일과 캘린더 조직화하기
• 자동 브리핑을 활용하여 미팅 및 대화 준비하기
• 아침 요약 및 주간 검토와 같은 루틴 설정하기
• 자체 에이전트에 대한 승인, 데이터 보호 및 한계 정의하기

과정 형식

• 기간: 1일 (7시간)
• 강사 지도, 토론, 참가자 고유 사용 사례를 위한 실습을 포함한 상호작용 트레이닝
• 결과, 1일차: 각 참가자는 프로필이 설정되고 메일함 및 캘린더가 연결되어 있으며 두 가지 루틴이 실행 중인 개인 에이전트를 보유하게 됩니다.

과정 커스터마이징 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 우리에게 연락하여 조율해 주세요.

This instructor-led, live training in 대한민국 is aimed at: Managers, assistants and knowledge workers.

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

• Organise email and calendar with AI support
• Prepare meetings and research faster
• Set up a personal assistant with your own preferences
• Protect personal and company data