대한민국 Agentic AI 과정

생성형 AI와 에이전틱 AI는 자동화 및 인텔리전스 발전을 이끄는 두 가지 핵심 기술입니다. 전자는 콘텐츠 생성에 중점을 두며, 후자는 목표 달성을 위한 자율적 행동 수행에 특화되어 있습니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 실무에 생성형 AI와 에이전틱 AI를 구축·평가·통합하고자 하는 중급 수준의 AI 전문가 및 기술 종사자를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량들을 습득하게 됩니다:

• 생성형 AI 시스템의 구조와 기능에 대한 이해
• 자율적으로 행동하는 AI 에이전트의 등장 배경 및 이들이 대규모 언어 모델을 어떻게 확장시키는지 파악하기
• 실제 환경에 적용 가능한 프롬프트 엔지니어링 및 도구 통합 방법 습득
• 책임감 있는 AI 배포를 위해 다양한 모델, 도구 및 기법 간 비교 수행하기

과정 운영 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 실제 상황에서 생성형 AI와 에이전틱 AI 도구들을 직접 활용해보기
• 콘텐츠 생성 및 자율적 워크플로우 설계에 초점을 둔 실습 과제 진행

과정 맞춤형 설정 옵션

• 본 과정을 고객의 필요에 맞게 커스터마이징하고자 하시는 경우, 연락주시면 일정을 조율해드립니다.

에이전틱 AI는 자율적으로 의사결정을 내리고 작업을 수행하며 업무 흐름을 조정할 수 있는 새로운 유형의 시스템입니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육으로, 에이전틱 AI가 기업 내 업무 프로세스, 인재 전략 및 직무 설계에 어떤 영향을 미칠지 이해하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 기업 환경에서 에이전틱 AI의 기능 및 한계를 평가할 수 있습니다.
• 업무 자동화, 보완 및 재설계에 적합한 기회들을 식별할 수 있습니다.
• 인력 구조의 변화를 분석하고 책임감 있는 도입 전략을 수립할 수 있습니다.
• 안전하고 투명하며 규정을 준수하는 AI 도입을 위한 거버넌스 체계를 계획할 수 있습니다.

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 실제 연습 문제와 시나리오 기반 분석
• 안내에 따라 에이전틱 워크플로우를 직접 체험해볼 수 있습니다.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 원하시면 저희에게 연락하여 협의해주시기 바랍니다.

이 실습 중심 에이전틱 AI 부트캠프는 참가자들이 Python을 활용해 자율형 AI 에이전트를 설계, 구축 및 배포하는 데 필요한 실무 역량을 키울 수 있도록 기획된 집중 과정입니다. 총 5개의 점차 난이도가 높아지는 프로젝트를 통해 참가자들은 에이전틱 설계 패턴, 프롬프트 워크플로우, API 연동 방법 및 실제 환경에서의 시스템 통합 전략을 익히게 됩니다.

강사 주도형으로 진행되는 이 온라인 또는 오프라인 교육은 이론을 넘어 실제 프로토타입 제작까지 빠르게 나아가고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

본 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 에이전틱 AI 아키텍처와 핵심 설계 원칙에 대한 이해
• Python을 활용해 다양한 에이전트 기반 애플리케이션을 개발, 테스트 및 배포할 수 있음
• 외부 도구, API 및 데이터베이스와 에이전트 간의 연동 구현
• 성능과 안정성을 고려한 프롬프트 및 워크플로우 최적화 기술
• 에이전트 시스템의 모니터링, 버전 관리 및 확장을 위한 베스트 프랙티스 습득

과정 진행 방식

• 상호작용형 강의와 코딩 실습 중심 세션
• 직접 프로젝트를 개발하며 디버깅하는 기회 제공
• 전체 에이전트 배포 과정을 실시간으로 시연합니다.

과정 맞춤화 옵션

• 본 과정을 기반으로 맞춤형 교육 프로그램을 원하시는 경우, 문의해주시면 협의드리겠습니다.

‘엣지 및 경량 에이전트’는 리소스가 제한된 기기에서 에이전틱 AI 워크로드를 구현하는 방법에 초점을 맞춘 실용적인 교육 과정입니다. 참가자들은 현장에서 추론과 판단이 가능한 경량형 에이전트를 설계, 최적화 및 관리하는 방법을 배우며, 이를 통해 분산 환경에서 처리 속도와 개인정보 보호 수준, 신뢰성까지 향상시킬 수 있습니다. 본 과정에서는 성능 튜닝 기술과 낮은 지연 시간 설계, 그리고 하드웨어-소프트웨어 간의 원활한 통합 방안도 다룹니다.

강사가 직접 진행하는 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로서, Python과 엣지 AI 프레임워크를 활용해 기기 내 에이전틱 시스템을 구현하고 최적화하려는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 기기에서 에이전틱 AI를 운용할 때의 아키텍처 특성 및 고려사항 파악
• 리소스가 제한된 환경에 적합한 경량형 에이전트 구조 설계
• TensorFlow Lite, PyTorch Mobile 및 ONNX를 활용해 로컬 추론 기능 구현
• 각종 센서, 액추에이터 및 IoT 플랫폼과의 에이전트 연동 방법 숙지
• 실시간 운영을 위해 성능, 전력 소비량 및 지연 시간 최적화 방안 습득

교육 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 실제 시연
• 로컬 또는 에뮬레이션 환경에서의 직접적인 개발 체험
• 프로젝트 기반 학습과 단계별 구현 연습 활용

교육 커스터마이징 옵션

• 본 과정을 고객의 요구에 맞게 개별화하고 싶으실 경우, 문의해 주시면 세부 계획을 협의하겠습니다.

에이전트형 AI란 목표 달성을 위해 자율적으로 행동하는 시스템으로서 추론 능력, 메모리 기능 및 도구 사용 기능을 통합하고 있습니다. 본 과정은 에이전트형 AI의 핵심 개념을 체계적으로 소개하며 프롬프트 엔지니어링 기법과 아키텍처 설계 패턴, 그리고 책임감 있는 활용 방안에 초점을 맞춥니다. 수강생들은 에이전트를 효과적이고 안전하게 구축·운용하는 데 필요한 기초 지식을 습득하게 됩니다.

본 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 진행되며 에이전트형 AI 설계 및 관리 방법을 배우고자 하는 초급부터 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 실용적인 프레임워크와 사례를 바탕으로 학습하게 됩니다.

교육이 끝날 때쯤에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 에이전트형 AI 시스템의 핵심 원리와 생명주기를 설명할 수 있습니다.
• 작업을 효과적으로 완수하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 활용할 수 있습니다.
• 도구 접근 기능 및 의사결정 로직을 활용해 간단한 에이전트 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
• AI 에이전트의 안전성, 거버넌스 및 책임감 있는 사용 원칙들을 실제에 적용할 수 있습니다.
• 오픈소스 프레임워크와 Python을 활용해 프로토타입 에이전트를 구축할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의와 실습 위주의 시연이 진행됩니다.
• 직접 연습해보는 실습 과제 및 코딩 연습 기회가 제공됩니다.
• 그룹 토론과 사례 중심 활동을 통해 심도 있는 학습이 이루어집니다.

과정 맞춤형 구성 옵션

• 본 과정을 개인 또는 기업의 요구에 맞게 커스터마이징하고 싶으시다면 연락주시기 바랍니다.

비즈니스 자동화를 위한 에이전틱 AI는 실제 업무 환경에서 AI 기반 에이전트를 설계하고, 통합하며 확장하는 방법을 배우고자 하는 참가자를 위한 실무 중심 교육 과정입니다. 이 과정에서는 자동화가 필요한 영역을 파악하고 관련 도구들을 통합하여 고객 서비스, 공급망 관리 및 마케팅 업무에서 구체적인 활용 사례를 구축하는 방법에 초점을 맞춥니다.

강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 노코드, 로우코드 및 Python 기반 접근법을 활용해 AI 자동화를 구현하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

본 과정을 이수한 후 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 에이전틱 AI가 업무 효율성 향상 및 혁신을 이끌어낼 수 있는 주요 영역 파악
• AI 에이전트 통합에 적합한 업무 프로세스 매핑
• API와 오케스트레이션 도구를 활용한 자동화 구현
• 측정 가능한 성과가 예상되는 실제 비즈니스 시나리오에 AI 모델 적용
• AI 기반 운영 환경에서의 거버넌스 및 모니터링 체계 수립

과정 구성 방식

• 상호작용형 강의와 실무 데모 시연
• 실습 연습 및 강사의 지도 하에 진행되는 프로젝트
• 샌드박스 자동화 환경에서의 실시간 구현 체험

과정 맞춤형 설정 옵션

• 본 과정을 요구사항에 맞게 커스터마이징하고자 할 경우, 문의 주시면 적절히 준비해 드립니다.

본 강좌에서는 파이썬을 이용해 다중 에이전트 시스템(MAS)을 설계하고 구현하는 방법에 대해 배웁니다. 참가자들은 복잡하고 동적인 환경에서 공동 목표를 달성하기 위해 서로 소통하고 협력하며 적응할 수 있는 에이전트들을 개발하는 기술을 익히게 됩니다.

강사의 지도 하에 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 지능형 자동화, 시뮬레이션 및 의사결정 시스템 구축을 위해 다중 에이전트 시스템을 설계하고자 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 다중 에이전트 시스템의 구조 및 기본 원리를 이해합니다.
• 소통, 협력 및 합의 기능을 갖춘 에이전트들을 개발할 수 있습니다.
• 여러 에이전트 간 상호작용을 위한 분산형 환경을 구현할 수 있습니다.
• 다중 에이전트 환경에서 강화학습 및 계획 기법을 적용할 수 있습니다.
• 협력적이거나 경쟁적인 에이전트 행동 양상을 시뮬레이션할 수 있습니다.
• 인간과 지능형 에이전트가 함께 작업하는 하이브리드 워크플로우를 설계할 수 있습니다.

강좌 진행 방식

• 강사의 설명과 실시간 데모 시연
• 오픈소스 에이전트 프레임워크를 활용한 실습 연습
• 다중 에이전트 시나리오를 모델링하는 그룹 프로젝트

강좌 맞춤형 설정 옵션

• 본 강좌를 고객의 필요에 맞게 구성하고자 하시는 경우, 별도로 문의해 주시기 바랍니다.

본 과정에서는 에이전트형 AI 시스템에 적용되는 강화학습(RL)과 순차적 의사결정의 원리와 구현 방법을 다룹니다. 참가자들은 학습과 적응을 통해 장기적인 목표를 달성하기 위해 환경과 동적으로 상호작용하는 에이전트를 설계, 훈련 및 평가하는 법을 배우게 됩니다.

이 강의형 실시간 교육 과정은 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 자동화, 로보틱스, 그리고 적응형 추론 기능을 갖춘 에이전트 시스템에 강화학습 및 계획 알고리즘을 통합하고자 하는 고급 수준의 엔지니어와 연구자를 대상으로 합니다.

본 교육을 이수한 후 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 강화학습 및 의사결정의 수학적 기초를 이해할 수 있습니다.
• Python과 PyTorch를 활용하여 DQN, PPO, A3C와 같은 주요 RL 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
• OpenAI Gym을 이용해 환경 모델링하고 맞춤형 시뮬레이션 시나리오를 설계할 수 있습니다.
• 연속적이거나 이산적인 제어 작업에서 에이전트의 훈련, 평가 및 디버깅을 수행할 수 있습니다.
• 로보틱스 및 계획 문제와 관련된 에이전트형 AI 활용 사례에 강화학습 기법을 적용할 수 있습니다.
• 실제 환경에서 탐색과 이용의 균형, 그리고 안전성 제약사항을 고려할 수 있습니다.

교육 방식

• 강사가 직접 진행하는 강의와 실시간 코딩 데모
• 오픈소스 프레임워크 및 시뮬레이션 환경을 활용한 실습 연습
• 에이전트형 AI 시스템에 의사결정 기능을 통합하는 응용 프로젝트

과정 맞춤화 옵션

• 본 과정을 참가자들의 요구에 맞게 맞춤형으로 구성하고자 하실 경우, 연락주시면 협의드리겠습니다.

이 강좌는 신뢰성과 가시성, 비용 효율성을 중심으로 프로덕션 환경에서 에이전트 기반 AI 시스템을 확장하고 운영하며 관리하는 방법에 초점을 맞춥니다.

강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육 과정(온라인 또는 현장)은 대규모 에이전트 기반 시스템을 위한 견고하고 모니터링 가능하며 비용 최적화된 파이프라인 구축을 원하는 고급 수준의 전문가들을 위해 마련되었습니다.

본 교육을 이수한 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 에이전트 기반 AI 워크로드를 위한 확장 가능한 아키텍처 설계
• 에이전트의 동작 및 상호작용에 특화된 가시성 및 모니터링 프레임워크 구현
• 장기적으로 실행되는 에이전트 프로세스의 성능 튜닝 및 리소스 최적화 기법 적용
• 정책 수립, 오케스트레이션 및 자동화를 통해 비용 관리와 ‘에이전트 과잉 확장’ 방지
• 에이전트 서비스의 지속적인 배포, 버전 관리 및 롤백을 위한 MLOps 모범 사례 적용

강좌 운영 방식

• 실제 인프라 예시를 활용한 실습 위주의 엔지니어링 세션
• 아키텍처 선택 시 고려사항 및 가시성 구현상의 과제에 대한 상호 토론
• 비용 관리가 적용된 프로덕션 레벨 에이전트 기반 시스템을 배포하고 모니터링하는 최종 실습

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌의 맞춤형 교육 과정을 원하시는 경우, 문의해주시면 협의 가능합니다.

WrenAI는 기업들이 정적인 대시보드에서 벗어나 대화형 분석 및 GenBI 기능을 내장한 솔루션으로 전환할 수 있도록 지원합니다. 이러한 전환 과정에서는 신중한 도입 계획 수립, 기존 자산의 마이그레이션, 그리고 효과적인 변화 관리가 필수적입니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육으로서, WrenAI를 활용해 레거시 BI 시스템을 현대화하고자 하는 중급 수준의 BI 및 데이터 플랫폼 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌가 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 레거시 BI 환경을 평가하고 현대화 기회를 파악할 수 있습니다.
• 정적인 대시보드에서 WrenAI로의 마이그레이션 계획 및 실행이 가능합니다.
• 대화형 분석 기능과 내장형 GenBI 솔루션을 도입할 수 있습니다.
• BI 시스템 현대화를 위한 조직적 변화 관리를 주도할 수 있습니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 마이그레이션 계획 수립 및 도입 전략 수립을 위한 실습 연습
• 대화형 분석 기능과 내장형 GenBI 활용에 관한 실제 실습

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌의 맞춤형 교육 프로그램을 원하시는 경우, 문의해 주시면 기획 및 진행이 가능합니다.

본 과정은 기업 환경에서 안전하게 에이전틱 AI 시스템을 배포하기 위한 방법과 실제 레드팀 활동 수행 기법에 초점을 맞추어 거버넌스, 신원 관리 및 공격 시뮬레이션 기술을 다룹니다.

이 강사 주도형 실습 교육은 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 실제 운영 환경에서 에이전트 기반 AI 시스템의 설계, 보안 및 평가를 원하는 고급 수준의 실무자들을 대상으로 합니다.

교육을 마칠 때까지 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• 안전한 에이전틱 AI 배포를 위한 거버넌스 모델과 정책 수립 방법
• 최소 권한 원칙에 기반하여 에이전트용 비인간 신원 및 인증 프로세스를 설계하는 법
• 자율형 에이전트를 위해 접근 제어, 감사 추적 체계 및 관측성 기능을 구현하는 방법
• 오용 가능성, 권한 확대 경로 및 데이터 유출 위험을 파악하기 위한 레드팀 활동 계획 및 수행법
• 정책 수립, 엔지니어링 통제 및 모니터링 체계를 통해 에이전틱 시스템에 발생하는 일반적인 위협을 완화하는 방법

교육 방식

• 상호작용형 강의와 위협 모델링 워크숍
• 신원 프로비저닝, 정책 적용 및 공격 시뮬레이션을 실습할 수 있는 랩 환경
• 레드팀과 블루팀 연합 활동 및 과정 종료 평가

맞춤형 교육 옵션

• 본 과정을 개인별/조직별 요구사항에 맞게 맞춤화하고자 하시면 언제든 문의해 주십시오.

Python은 자율형 AI 에이전트의 개발과 운영에 핵심적으로 사용되는 언어입니다. 이 강좌에서는 LangChain 및 AutoGen과 같은 최신 SDK와 프레임워크를 활용하여 에이전트 워크플로우를 설계, 연결 및 관리하는 실무 지식을 다룹니다.

강사가 직접 진행하는 이 온라인 또는 현장 교육 과정은 Python 기반 툴과 API를 이용해 자율형 에이전트를 구현하고 운영하려는 중급 수준의 백엔드 엔지니어, 플랫폼 엔지니어 및 머신러닝 엔지니어들을 대상으로 합니다.

본 강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 에이전트 시스템 구축을 위한 Python 환경 설정 및 구성 방법 습득
• LangChain, AutoGen 등 대표적인 에이전트 SDK를 활용해 실제 작동 가능한 에이전트 생성
• 다양한 툴과 API를 통합하여 에이전트의 기능 확장 방안 파악
• 여러 에이전트가 협업하는 워크플로우 및 커뮤니케이션 패턴 설계
• 에이전트 기반 코드를 디버깅, 테스트하고 유지보수하기 위한 모범 사례 숙지

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 직접 코딩해보는 실습과 실시간 데모 제공
• 종단 간 에이전트 워크플로우를 구축하는 프로젝트 수행

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌의 맞춤형 교육이 필요한 경우, 사전 협의를 통해 일정을 조율해 드립니다.

WrenAI는 금융 팀이 KPI를 설계하고 표준화된 지표들을 통합하며, 규제 요건과 감사 기준에 부합하는 대시보드를 제작할 수 있도록 지원합니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심의 교육으로서, WrenAI를 활용해 준수성이 확보된 금융 데이터 모델 및 의사결정·위험관리에 유용한 대시보드를 구축하고자 하는 중급 이상 수준의 금융 전문가들을 대상으로 합니다.

이 강좌를 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• WrenAI에서 금융 관련 KPI 및 지표 모델링 수행
• 규제 및 감사 요건에 부합하는 대시보드 설계
• 실시간 보고가 가능하도록 WrenAI와 금융 데이터 소스 연동
• 금융 분석 및 위험 모니터링을 위한 모범 사례 적용

강좌 운영 방식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 금융 데이터 모델을 활용한 실습 연습
• 대시보드 디자인 및 규제 준수 보고를 위한 실무 실험실 운영

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해 주시면 일정 조율이 가능합니다.

본 강좌에서는 파이썬을 이용해 자율적인 에이전틱 시스템을 설계, 개발, 테스트 및 배포하는 데 필요한 실용적인 엔지니어링 기법들을 다룹니다. 에이전트 루프, 외부 툴 연동, 메모리와 상태 관리, 오케스트레이션 패턴, 안전성 제어, 그리고 운영 환경에서의 고려사항 등을 자세히 학습하게 됩니다.

이 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로서, 파이썬을 활용해 생산 환경에 적합한 견고한 자율형 에이전트를 개발하고자 하는 중급 이상 수준의 머신러닝 엔지니어, AI 개발자 및 소프트웨어 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육 과정 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 에이전트 루프와 의사결정 워크플로우를 설계 및 구현할 수 있다.
• 외부 툴 및 API를 통합하여 에이전트의 기능을 확장할 수 있다.
• 에이전트를 위한 단기 및 장기 메모리 아키텍처를 구현할 수 있다.
• 다단계 오케스트레이션과 에이전트 간 상호작용을 체계적으로 조율할 수 있다.
• 배포된 에이전트의 안전성 확보, 접근 제어 및 관측 가능성을 위한 모범 사례를 적용할 수 있다.

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의와 토론을 통해 이론과 실무가 결합됩니다.
• 파이썬과 널리 사용되는 SDK를 활용한 에이전트 구축 실습도 제공됩니다.
• 실제 배포 가능한 프로토타입을 만들어보는 프로젝트 기반 연습도 진행됩니다.

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌에 맞춘 맞춤형 교육 프로그램을 원하시는 경우, 문의해주시면 기획 및 준비를 도와드리겠습니다.

WrenAI는 자연어를 SQL로 변환하고 AI 기반 분석을 수행함으로써 데이터 접근 과정을 더 빠르고 직관적으로 만들어줍니다. 기업 환경에서 사용하기 위해서는 결과의 정확성과 신뢰성, 그리고 규정 준수 여부를 확보하기 위한 품질 관리 및 관측 가능성 관련 기법들이 필수적입니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실습 중심 교육(온라인 또는 현장)으로, WrenAI의 쿼리 정확도를 평가하고 프롬프트 튜닝을 적용하며 운영 환경에서의 모니터링 체계 구축에 관심 있는 고급 수준의 데이터 및 분석 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 자연어에서 생성된 SQL의 정확도와 신뢰성을 평가할 수 있습니다. /li>
• 성능 향상을 위해 프롬프트 튜닝 기법을 적용할 수 있습니다. /li>
• 시간 경과에 따른 데이터 변화 및 쿼리 패턴의 변동을 모니터링할 수 있습니다. /li>
• 로깅 및 관측 가능성 프레임워크를 활용해 WrenAI를 체계적으로 관리할 수 있습니다. /li>

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 세션 /li>
• 평가 및 튜닝 기법을 직접 실습해보는 연습 문제 /li>
• 관측 가능성 구현 및 모니터링 통합에 관련된 실제 실습 과제 /li>

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌의 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해주시면 세부 내용을 논의드리겠습니다. /li>

에이전틱 AI란, AI 시스템이 목표를 달성하기 위해 계획을 세우고 추론하며 도구를 활용해 행동하는 방식입니다. 이 과정은 미리 설정된 제약 조건 내에서 이루어집니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장 수강이 가능합니다. 의료 및 데이터 관련 중급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 임상적·운영적 목적을 위한 에이전틱 AI 솔루션을 설계하고 평가하며 관리하는 방법을 배우게 됩니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 의료 환경에서의 에이전틱 AI 개념 및 제약 조건을 설명할 수 있습니다.
• 계획 수립, 메모리 활용 및 도구 사용이 가능한 안전한 에이전트 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
• 임상 문서와 지식 기반을 대상으로 검색 기능이 강화된 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
• 안전장치 및 인간의 개입 통제 기능을 활용해 에이전트의 동작을 평가하고 모니터링하며 관리할 수 있습니다.

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 토론 세션이 포함됩니다.
• 샌드박스 환경에서 실습과 코드 설명을 진행합니다.
• 안전성, 평가 기준 및 거버넌스를 다루는 시나리오 기반 연습도 제공됩니다.

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌를 개인의 요구에 맞게 맞춤 설계하길 원하시면 저희에게 문의해 주세요.

WrenAI는 데이터와 모델 인사이트를 연계하여 대시보드를 생성하는 AI 기반 분석 플랫폼입니다. 기업 환경에서는 안전하고 규정을 준수하면서 이 플랫폼을 도입하기 위해 강력한 거버넌스 및 보안 체계가 필수적입니다.

본 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, 대규모 기업 환경에서 WrenAI를 안정적으로 도입하고 거버넌스 및 보안 정책을 적용하려는 숙련된 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• WrenAI에서 권한 관리 모델을 설계하고 구현할 수 있습니다.
• 규정 준수를 위해 감사 기능 및 모니터링 절차를 적용할 수 있습니다.
• 기업 수준의 통제 기능을 활용하여 안전한 환경을 구축할 수 있습니다.
• 대규모 조직 전반에 WrenAI를 안정적으로 배포할 수 있습니다.

교육 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 거버넌스 및 보안 설정 관련 실습 환경 활용
• 기업 배포 시나리오를 반영한 실제 연습 과제 제공

교육 맞춤화 옵션

• 본 교육을 기업의 특수 요구사항에 맞게 커스터마이징하고 싶으신 경우, 문의해주시면 협의하여 진행해 드립니다.

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.

WrenAI 스프레드시트와 메트릭 라이브러리를 활용하면 AI 기반의 스프레드시트 워크플로우를 통해 신속하게 보고서를 작성할 수 있으며, 여러 플랫폼에서 사용 가능한 사전 정의된 비즈니스 지표들도 활용할 수 있습니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 프로그램으로, WrenAI 스프레드시트와 메트릭 라이브러리를 이용해 보고 및 분석 작업을 빠르게 수행하고자 하는 초급 및 중급 단계의 운영 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 기술이 적용된 스프레드시트를 활용해 데이터 분석 및 보고서 작성하기
• WrenAI 메트릭 라이브러리를 활용하여 표준화된 핵심 성과 지표(KPI) 도출하기
• 다양한 데이터 소스에 스프레드시트를 연결해 실시간 업데이트 구현하기
• 운영 보고 과정을 자동화하는 워크플로우 설계하기

강의 방식

• 상호작용 중심의 강의 및 토론
• WrenAI를 활용한 실제 스프레드시트 제작 연습
• 메트릭과 핵심 성과 지표 보고와 관련된 실무적 과제 수행

교육 커스터마이징 옵션

• 본 과정에 맞춘 맞춤형 교육 프로그램을 원하실 경우, 문의해주시면 일정을 조율해드립니다.

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.

WrenAI API는 자연어로부터 SQL 쿼리를 생성하고 맞춤형 애플리케이션을 개발하며 내부 플랫폼에 시각적 차트를 통합할 수 있는 강력한 인터페이스입니다.

이 강의는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심 교육으로, WrenAI API를 활용해 SQL 생성, 데이터 시각화 및 애플리케이션 통합 등을 실무에 적용하고자 하는 중급 수준의 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마친 후 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• WrenAI API에 애플리케이션을 인증하고 연결하는 방법
• 자연어 입력값으로부터 SQL 쿼리를 생성하는 기술
• API 엔드포인트를 활용해 차트를 생성하고 이를 웹 애플리케이션에 삽입하는 방법
• 백엔드 시스템 및 내부 도구와 WrenAI 간의 원활한 통합 방안

강의 형식

• 상호작용형 강연과 토론 방식으로 진행됩니다.
• API 호출 및 통합 실습이 포함된 hands-on 연습도 병행됩니다.
• 애플리케이션, 차트 및 데이터 파이프라인을 연결하는 실용적인 프로젝트도 진행됩니다.

강의 맞춤화 옵션

• 요청하실 경우 교육 내용을 고객사 요구에 맞게 맞춤 설계해드릴 수 있습니다. 문의 주시기 바랍니다.

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

WrenAI Cloud는 데이터 소스를 연결하고, 데이터를 모델링하며, 인터랙티브한 대시보드를 제작할 수 있는 현대적인 플랫폼입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 WrenAI Cloud 환경 설정, 데이터 모델링 및 대시보드를 통한 인사이트 시각화 방법을 배우고자 하는 초급부터 중급 수준의 데이터 전문가들을 위한 과정입니다.

이 교육을 이수하면 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• WrenAI Cloud 환경 설정 및 구성 가능
• 다양한 데이터 소스를 WrenAI Cloud에 연결 가능
• 분석 목적에 맞게 데이터 모델링 및 관계 정의 가능
• 비즈니스 인사이트 도출을 위한 인터랙티브 대시보드 생성 가능

교육 방식

• 인터랙티브 강의와 토론 진행
• 클라우드 플랫폼 설정 및 데이터 모델링 실습 제공
• 대시보드 제작 및 시각화 관련 실용적인 연습 기회 제공

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하실 경우, 저희에게 문의해 주시면 협의가 가능합니다.

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

WrenAI는 오픈소스 기반의 생성형 BI 도구로서, 사용자가 자연언어를 통해 SQL 쿼리를 작성하고 시맨틱 데이터 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장 진행)은 고급 수준의 데이터 엔지니어, 분석 엔지니어 및 머신러닝 엔지니어를 대상으로 하며, 신뢰할 수 있는 시맨틱 계층을 구축하고 프롬프트를 최적화하여 정확한 SQL 생성을 달성하는 데 목적이 있습니다.

본 교육을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 팀 간에 일관된 지표 정의를 위한 시맨틱 모델 구현
• 정확성과 확장성을 고려하여 자연어 기반 SQL 생성 성능 최적화
• 부적절하거나 위험한 쿼리가 발생하지 않도록 안전 가이드라인 설정 및 적용
• WrenAI OSS를 데이터 파이프라인 및 분석 워크플로우에 통합

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다수의 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 구현해보는 과정

교육 맞춤형 옵션

• 본 교육의 커스터마이징을 원하실 경우, 연락주시면 맞춤형 프로그램으로 준비해드립니다.

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.

WrenAI를 활용하면 SaaS 제공업체들이 생성형 비즈니스 인텔리전스(GenBI) 기능을 자사의 고객용 제품에 직접 통합할 수 있습니다. 본 과정에서는 SaaS 개발팀이 Embedded API를 이용해 WrenAI를 연동하고, 화이트라벨 분석 기능을 설정하며, 멀티테넌트 환경을 관리하는 방법을 습듭니다.

본 강의는 온라인 또는 오프라인 형태로 진행되는 실습 중심 교육으로, SaaS 환경에 WrenAI 기반의 통합 분석 솔루션을 도입하고자 하는 중급 및 고급 수준의 SaaS 제품 책임자, 데이터 엔지니어, 풀스택 개발자를 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• Embedded API를 활용해 고객용 애플리케이션에 WrenAI를 연동합니다.
• 브랜딩 및 맞춤 설정을 반영하여 화이트라벨 형태의 대화형 BI 기능을 구현합니다.
• 안전하고 확장 가능한 멀티테넌트 환경을 설계합니다.
• SaaS 환경 내에서 사용량 모니터링, 성능 최적화 및 규정 준수를 실천할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• WrenAI Embedded API 활용한 실습 중심 학습
• SaaS 사용 사례에 맞춰 화이트라벨 분석 기능을 설계 및 배포하는 워크숍

과정 커스터마이징 옵션

• 본 과정을 기반으로 맞춤형 교육 프로그램을 원하시는 경우, 문의해주시기 바랍니다.

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.

WrenAI는 자연어 질의를 정확한 분석 결과로 변환해주는 대화형 분석 플랫폼으로, 기술 전문 지식이 없는 팀들도 신속하고 일관성 있게 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 위주의 과정으로, 대화형 분석을 도입하고 WrenAI를 활용해 셀프서비스 BI 역량을 구축하려는 중급 수준의 제품 관리자, 분석가 및 데이터 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마친 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 신뢰할 수 있는 제품 인사이트를 도출하기 위한 대화형 분석 워크플로우 설계
• 일관된 보고를 위한 표준화된 지표 계층 구조의 생성 및 관리
• 자연어를 SQL로 변환하는 기능을 효과적으로 활용해 제품 관련 질문에 답변
• WrenAI 기반의 셀프서비스 대시보드와 보안 정책을 제품 업무 흐름 내에 통합

교육 방식

• 참여형 강의 및 토론 진행
• WrenAI와 샘플 데이터셋을 활용한 실습 세션
• 셀프서비스 대시보드와 대화형 질의 모음을 직접 구축하는 워크숍 진행

교육 커스터마이징 옵션

• 본 과정에 맞춤형 교육을 원하실 경우, 문의 주시면 협의해드리겠습니다.

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.

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.