대한민국 AI Agents 과정

본 강사 진행형 생중계 훈련은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 지능형 AI 에이전트와 자율 시스템을 구축하기 위해 DeepSeek를 활용하고자 하는 고급 레벨의 AI 엔지니어, 로봇 공학 개발자, 자동화 전문가를 대상으로 합니다.

본 훈련이 종료되는 시점까지 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• DeepSeek AI 모델의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• 의사결정 및 자동화를 위해 DeepSeek를 AI 에이전트에 통합합니다.
• 자율 시스템을 훈련시키기 위한 강화 학습 기법을 적용합니다.
• 실제 환경에서 AI 기반 자율 에이전트를 배포합니다.

자율형 AI 에이전트는 국방, 의료, 금융, 인프라 등 다양한 분야에서 결정 과정에 빠르게 통합되고 있습니다. 이러한 시스템이 독립성과 자율성을 강화함에 따라, 설계와 배포를 안내할 강력한 윤리적 틀, 통치 구조, 규제 감시가 시급히 필요합니다.

이 강의는 자율형 AI 에이전트를 실제 환경에 배포할 때 발생하는 윤리적, 사회적, 규제적 함의를 탐구하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 자율형 AI 에이전트가 제기하는 윤리적 위험과 도덕적 딜레마를 분석합니다.
• 고위험 AI 배포에 관련되는 통치 프레임워크와 규제 모델을 평가합니다.
• 자율 시스템에서 책임, 설명 가능성, 투명성 메커니즘을 평가합니다.
• AI 에이전트의 행동을 법적, 윤리적, 사회적 가치와 일치시키기 위한 전략을 개발합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 사례 연구 및 역할 연기 시뮬레이션
• 통치 모델과 윤리적 프레임워크 분석

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 연락을 취하여 조치를 취하십시오.

AI 기반 자동화는 코드가 필요하지 않은 플랫폼의 유연성과 대형 언어 모델 및 자율 에이전트의 지능을 결합하여 확장 가능하고 지능적인 시스템을 만듭니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급 전문가를 대상으로 하며, AI 기반 결정, 오케스트레이션 및 자동 실행 기능이 포함된 자동화 파이프라인을 설계, 구축 및 최적화하는 방법을 배우는 데 목적이 있습니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI 해석 및 응답을 활용한 코드가 필요하지 않은 자동화 워크플로를 설계합니다.
• 프롬프트 체이닝, 웹훅 트리거, API를 사용하여 확장 가능한 논리 흐름을 구축합니다.
• 서비스를 연결하고 데이터를 자동으로 해석하는 지능형 앱을 만듭니다.
• 목표 지향적 행동 계획 및 실행이 가능한 AI 에이전트를 이해, 설계 및 배포합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서 직접 구현.

코스 맞춤 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 트레이닝은 중간 수준의 AI 개발자, 보안 전문가, 그리고 준수 담당자를 대상으로 하며, 이들은 안전하고 신뢰성 있는 AI 에이전트를 설계하고 구현하면서 윤리적 문제를 해결하고자 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 에이전트 개발에서 발생할 수 있는 보안 위험과 윤리적 도전 과제를 이해합니다.
• AI 모델에 대한 보안 우선 설계 원칙을 구현합니다.
• AI 에이전트에 대한 공격으로부터 방어하기 위해 적대적 견고성 기법을 적용합니다.
• 윤리적 AI 가이드라인 및 규제 기준을 준수합니다.

Edge & Lightweight Agents는 리소스 제한이 있는 장치에서 에이전트 AI 워크로드를 배포하는 실용적인 강좌입니다. 참여자들은 로컬 추론 및 추론을 수행할 수 있는 경량 에이전트를 구축, 최적화 및 관리하는 방법을 학습하여 분산 환경에서 속도, 프라이버시 및 신뢰성을 향상시키게 됩니다. 이 강좌는 성능 튜닝, 저지연 설계, 하드웨어-소프트웨어 통합에 중점을 둡니다.

이 실시간 강사 주도식 교육(온라인 또는 현장)은 Python과 엣지 AI 프레임워크를 사용하여 장치 내 에이전트 시스템을 구현하고 최적화하길 원하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 강좌가 끝나면 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 엣지 장치에서 에이전트 AI를 실행하는 아키텍처와 과제를 이해합니다.
• 제약 환경에 적합한 경량 에이전트 루프를 설계합니다.
• TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX를 사용하여 로컬 추론을 구현합니다.
• 에이전트를 센서, 액추에이터 및 IoT 플랫폼과 통합합니다.
• 실시간 운영을 위한 성능, 전력 사용량, 지연 시간을 최적화합니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의와 실습 시연.
• 로컬 또는 에뮬레이션 환경에서 실시간 개발.
• 프로젝트 기반 학습과 지도 실시 연습.

강좌 맞춤 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하시려면 문의해 주세요.

이 강의는 중간 수준부터 고급 수준의 AI 개발자, 연구자 및 멀티미디어 엔지니어들을 대상으로 합니다. 이들은 텍스트, 이미지, 음성 데이터를 이해하고 생성할 수 있는 멀티모달 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 에이전트를 구축하기를 원합니다.

이 교육을 통해 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• 텍스트, 이미지 및 음성 데이터를 처리하고 통합할 수 있는 AI 에이전트를 개발합니다.
• GPT-4 Vision 및 Whisper ASR와 같은 멀티모달 모델을 구현합니다.
• 멀티모달 AI 파이프라인을 효율성과 정확성을 위해 최적화합니다.
• 멀티모달 AI 에이전트를 실제 애플리케이션에 배포합니다.

이 온라인 또는 오프라인 실습 위주의 라이브 강좌는 초보자부터 중급 수준의 개발자와 디자이너를 대상으로 AI 기반 개인 비서를 이해하고 다양한 용도로 구축할 수 있도록 합니다.

이 강좌를 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• AI 기반 개인 비서의 핵심 원리를 이해합니다.
• 언어 모델을 스마트 어시스턴트와 통합하는 기본 원리를 배웁니다.
• AI 프레임워크와 도구를 사용하여 개인 비서를 구축하고 맞춤화합니다.
• 다양한 산업에서 실질적인 응용을 위한 개인 비서를 배포합니다.

이 강사는 지도하는 라이브 교육 (온라인 또는 현장)에서 고급 수준의 AI 엔지니어, 기업 소프트웨어 개발자 및 비즈니스 리더를 대상으로 합니다. 이들은 기업 응용 프로그램에 대한 LLM 기반 AI 에이전트를 맞춤화하고 배포하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 오픈 소스 LLMs의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• 기업 사용 사례를 위한 LLMs를 맞춤화하고 미세 조정을 합니다.
• LangChain과 Hugging Face를 사용하여 AI 에이전트를 배포합니다.
• LLM 기반 에이전트를 비즈니스 워크플로우에 통합합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 AI 주도형 자율 로봇 시스템을 복잡한 작업과 인간-AI 협업을 위해 개발하고자 하는 고급 로봇공학자, AI 연구자, 자동화 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 로봇의 의사 결정과 자동화에서 AI 에이전트의 역할을 이해합니다.
• AI 주도형 내비게이션 및 장애물 회피를 구현합니다.
• 인간-AI 협력 로봇 시스템을 개발합니다.
• 로봇에 AI 기반 인지 및 제어 시스템을 배포합니다.

이 과정은 Python을 사용하여 다중 에이전트 시스템(MAS)의 설계, 조정, 구현에 대해 탐구합니다. 참가자들은 복잡하고 동적인 환경에서 공통 목표를 달성하기 위해 의사소통, 협력, 적응하는 에이전트를 만드는 방법을 배우게 됩니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 지능형 자동화, 시뮬레이션, 의사결정 애플리케이션을 위한 다중 에이전트 시스템을 설계하고 구현하기를 원하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다중 에이전트 시스템의 아키텍처와 원칙을 이해합니다.
• 의사소통, 조정, 협상이 가능한 에이전트를 개발할 수 있습니다.
• 에이전트 상호작용을 위한 분산 환경을 구현할 수 있습니다.
• 다중 에이전트 맥락에서 강화 학습과 계획을 적용할 수 있습니다.
• 협력적이고 경쟁적인 에이전트 행동을 시뮬레이션할 수 있습니다.
• 인간과 지능형 에이전트를 결합한 하이브리드 워크플로를 설계할 수 있습니다.

강의 형식

• 강사 주도의 강의와 실시간 시연
• 오픈 소스 에이전트 프레임워크를 사용한 실습
• 다중 에이전트 시나리오를 시뮬레이션하는 적용 그룹 프로젝트

강의 맞춤 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 훈련을 요청하시려면 저희에게 연락하여 안내를 받아주세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 중간 수준의 금융 전문가, 리스크 분석가, AI 엔지니어를 대상으로 AI 기반 솔루션을 개발하고 금융 자동화 및 사기 탐지에 배포하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 통해 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• AI가 금융 자동화 및 사기 탐지에서 하는 역할 이해.
• 사기 거래를 감지하기 위한 AI 모델 구축.
• 실시간 리스크 평가에 머신러닝 활용.
• AI 기반 금융 모니터링 시스템 배포.

이 인스트럭터 주도형 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장) 고객 서비스 전문가, 채팅봇 개발자, 자동화 팀 등 초급부터 중급 수준의 참가자들이 AI 기반 솔루션을 고객 지원 및 서비스 자동화에 구현하고자 할 때 맞춤형으로 구성되었습니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• AI 기반 고객 지원의 기본 원리를 이해합니다.
• AI 채팅봇을 개발하고 통합하여 고객 문의를 처리합니다.
• NLP와 머신러닝을 활용하여 채팅봇 상호작용을 향상시킵니다.
• 실제 고객 서비스 응용 프로그램에 AI 에이전트를 배포합니다.

본 강사 주도 실시간 훈련은 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 중급에서 고급 수준의 의료 전문가 및 AI 기반 의료 솔루션을 구현하고자 하는 AI 개발자를 대상으로 합니다.

본 훈련을 마친 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 의료 및 진단에서 AI 에이전트의 역할을 이해합니다.
• 의료 이미지 분석 및 예측 진단을 위한 AI 모델을 개발합니다.
• AI를 전자 건강 기록(EHR) 및 임상 업무 프로세스와 통합합니다.
• 의료 규정 준수 및 윤리적 AI 관행을 준수합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 제공되는 실시간 훈련으로, 초급에서 중급 수준의 AI 개발자와 UI/UX 디자이너를 대상으로 하며, AI 기반 가상 어시스턴트를 구축, 최적화 및 배포하는 방법을 배우기 원하는 분들을 위한 것입니다.

이 훈련을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 효과적인 대화형 AI 워크플로와 UI/UX 인터페이스를 설계할 수 있습니다.
• AI 기반 자연어 처리(NLP) 모델을 구현할 수 있습니다.
• AI 어시스턴트를 API 및 제3자 플랫폼과 통합할 수 있습니다.
• 실제 애플리케이션에 AI 어시스턴트를 배포하고 유지할 수 있습니다.

Mistral AI는 언어, 다모달, 에이전트 애플리케이션을 위한 강력한 오픈 소스 및 기업 준비 AI 모델 가족입니다.

이 강사는 중급부터 고급 수준의 전문가들을 대상으로, Mistral의 Medium 3, Le Chat Enterprise, 그리고 Devstral 모델을 사용하여 AI 에이전트를 구축, 배포 및 관리하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise, 그리고 Devstral의 아키텍처와 기능을 이해합니다.
• Mistral 모델을 활용하여 기업 및 개발자 사용 사례에 맞춘 AI 에이전트를 설계 및 구현합니다.
• 에이전트 워크플로우에 코딩 시스템, 커넥터, 그리고 기업 데이터를 통합합니다.
• Mistral 기반 에이전트의 성능, 비용, 그리고 준수를 최적화합니다.

수업 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 실습 환경에서 직접 구현.

수업 커스터마이징 옵션

• 이 수업에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 문의하여 조정하세요.

파이썬은 자율 AI 에이전트의 개발과 오케스트레이션을 주도하는 핵심 언어입니다. 이 강좌는 LangChain 및 AutoGen과 같은 최신 SDK와 프레임워크를 사용하여 에이전트 워크플로우를 구축, 연결, 관리하는 실제 구현에 중점을 둡니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 파이썬 도구와 API를 사용하여 자율 에이전트를 구현하고 오케스트레이션하는 중급 백엔드 엔지니어, 플랫폼 엔지니어 및 ML 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 에이전트 시스템용 파이썬 기반 환경을 설정하고 구성합니다.
• LangChain 및 AutoGen과 같은 인기 있는 에이전트 SDK를 사용하여 기능적인 에이전트를 만듭니다.
• 도구와 API를 통합하여 에이전트의 기능을 확장합니다.
• 다중 에이전트 워크플로우 및 커뮤니케이션 패턴을 오케스트레이션합니다.
• 에이전트 코드베이스의 디버깅, 테스트, 유지 보수를 위한 최선의 방법을 적용합니다.

강좌 형식

• 상호작용하는 강연과 토론.
• 실습 프로그래밍 연습 및 실시간 데모.
• 에이전트 워크플로우를 종단간으로 구축하는 실용적인 프로젝트.

강좌 맞춤 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 훈련을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

Google Antigravity는 Gemini 3의 멀티모달 기능을 통해 계획, 추론, 코딩, 행동이 가능한 자율 에이전트를 구축하기 위한 에이전트 개발 환경입니다.

이 강사 주도형 실시간 훈련(온라인 또는 현지)은 중급 이상의 기술 전문가들이 Gemini 3와 Antigravity 환경을 사용하여 자율 에이전트를 설계, 구축, 배포하기를 원하는 사람들에게 적합합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Gemini 3를 사용하여 추론, 계획, 실행이 가능한 자율 워크플로우를 구축합니다.
• Antigravity에서 작업을 분석하고 코드를 작성하며 도구와 상호작용할 수 있는 에이전트를 개발합니다.
• Gemini 구동 에이전트를 기업 시스템과 API에 통합합니다.
• 복잡한 환경에서 에이전트의 행동, 안전성, 신뢰성을 최적화합니다.

강의 형식

• 전문가의 시연과 대화형 토론을 결합합니다.
• 자율 에이전트 개발에 대한 실습 경험을 제공합니다.
• Antigravity, Gemini 3, 그리고 지원 클라우드 도구를 활용한 실제 구현을 수행합니다.

강의 맞춤 옵션

• 팀이 도메인 특화된 에이전트 행동이나 사용자 정의 통합을 요구하는 경우, 프로그램을 맞춤화하기 위해 저희에게 연락해주세요.

이 과정은 Python을 사용하여 자율형(에이전트) 시스템을 설계, 구축, 테스트 및 배포하는 실용적인 엔지니어링 기술을 가르칩니다. 에이전트 루프, 도구 통합, 메모리와 상태 관리, 오케스트레이션 패턴, 안전 조치, 그리고 프로덕션 고려 사항 등을 다룹니다.

이 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 중급 수준 이상의 ML 엔지니어, AI 개발자, 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다. 이들은 Python을 사용하여 견고하고 프로덕션 준비가 되어 있는 자율형 에이전트를 구축하길 원합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 에이전트 루프와 의사 결정 워크플로를 설계 및 구현합니다.
• 외부 도구와 API를 통합하여 에이전트의 기능을 확장합니다.
• 에이전트를 위한 단기 메모리와 장기 메모리 아키텍처를 구현합니다.
• 다단계 오케스트레이션과 에이전트 조합성을 조정합니다.
• 배포된 에이전트에 대한 안전성, 액세스 제어 및 가시성 최선의 관행을 적용합니다.

교육 형식

• 대화형 강연과 토론
• Python과 인기 있는 SDK를 사용하여 에이전트를 구축하는 실습
• 프로토타입을 배포할 수 있는 프로젝트 기반 연습

교육 커스터마이징 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 강의로, 생산 환경에서 AI 에이전트를 배포하고 관리하는 기술을 마스터하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 강의가 끝난 후 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 확장 가능한 AI 배포 파이프라인을 설계하고 구현할 수 있습니다.
• Docker와 Kubernetes 같은 도구를 사용하여 AI 에이전트를 컨테이너화하고 관리할 수 있습니다.
• 생산 환경에서 AI 에이전트를 모니터링하고 최적화할 수 있습니다.
• AI 에이전트 배포를 위한 CI/CD 워크플로를 구현할 수 있습니다.
• 보안 및 데이터 관리 요구 사항을 준수할 수 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하는 라이브 트레이닝으로, 강화 학습 기법을 마스터하고 복잡한 문제를 해결하는 AI 에이전트를 훈련시키기 원하는 고급 AI 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 강화 학습과 마르코프 결정 과정(MDPs)의 기본 원칙을 이해합니다.
• Q-Learning, SARSA, 그리고 Deep Q-Networks (DQN)과 같은 RL 알고리즘을 설계하고 구현합니다.
• OpenAI Gym과 같은 프레임워크와 RL 라이브러리를 실용적인 응용에 활용합니다.
• AI 에이전트를 실제, 여러 단계의 결정을 내리는 문제 해결에 훈련시킵니다.
• 탐험과 활용의 균형 및 RL 훈련에서의 수렴과 같은 문제를 해결합니다.

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.

Google Antigravity는 지능적인 자동화를 통해 엔지니어링 워크플로우를 간소화하도록 설계된 에이전트 우선 개발 환경입니다.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(온라인 또는 오프라인)은 초보 수준의 실무자를 대상으로 Antigravity의 기초를 탐색하고, 에이전트 주도 코딩 환경이 생산성을 어떻게 향상시키는지 이해하는 데 중점을 둡니다.

이 트레이닝을 완료한 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Google Antigravity를 설치하고 구성합니다.
• 에디터 뷰와 관리자 뷰를 탐색하고 이해합니다.
• 간단한 개발 작업을 자동화하기 위해 효과적으로 에이전트를 활용합니다.
• Antigravity를 사용하여 프로젝트 파일을 생성, 정리, 관리합니다.

코스 형식

• 강사의 설명과 실시간 시연으로 지원됩니다.
• 에이전트를 직접 사용하는 연습에 초점을 둔 안내된 연습입니다.
• 제어된 실험실 환경에서 Antigravity의 주요 기능을 실제적으로 탐색합니다.

코스 맞춤 옵션

• 이 트레이닝의 맞춤형 버전이 필요하시다면, 저희에게 연락하여 맞춤 프로그램을 구성할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 복잡한 현실 세계의 문제를 해결하는 MAS를 설계, 구축, 배포하는 기술을 익히고자 하는 고급 수준의 AI 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다중 에이전트 시스템 아키텍처의 원리를 이해합니다.
• MAS에서 의사소통, 조정, 의사결정을 위한 전략을 구현합니다.
• 게임 이론을 적용하여 에이전트 상호작용을 모델링하고 갈등을 해결합니다.
• JADE와 같은 프레임워크를 활용하여 확장 가능한 MAS 솔루션을 만드세요.
• MAS의 확장성, 신뢰, 새로운 동작과 같은 과제를 해결합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 고급 전문가들을 대상으로 하며, 에이전틱 AI 프레임워크를 사용하여 다중 에이전트 시스템을 개발하고 최적화하는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다중 에이전트 환경에서 에이전틱 AI의 원리를 이해합니다.
• 자율적으로 상호 작용하는 AI 구동 에이전트를 개발합니다.
• 적응형 AI 행동을 위한 강화 학습을 구현합니다.
• 다중 에이전트 협력과 경쟁을 최적화합니다.
• 로보틱스, 게임, 기업 자동화에서 에이전틱 AI를 적용합니다.

이 강사 주도의 라이브 트레이닝 (온라인 또는 오프라인)은 비즈니스 프로세스 자동화에 AI 에이전트를 활용하고자 하는 중급 수준의 비즈니스 분석가, RPA 개발자, AI 전문가들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 비즈니스 프로세스 자동화에서 AI 에이전트의 역할을 이해합니다.
• 주요 비즈니스 도메인에서 자동화의 기회를 식별합니다.
• 고객 지원, 재무, 그리고 공급망 워크플로우에 대한 AI 기반 솔루션을 개발합니다.
• AI 에이전트를 기존의 RPA와 비즈니스 시스템에 통합합니다.
• 효율성을 위해 AI 자동화 전략을 평가하고 최적화합니다.

Google Antigravity는 웹 애플리케이션, 브라우저 환경, 다중 표면 워크플로를 상호작용할 수 있는 에이전트를 구축하는 플랫폼입니다.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급 전문가들을 대상으로 Google Antigravity를 사용하여 브라우저 기반 워크플로를 구축, 자동화 및 테스트하는 방법을 배울 수 있도록 합니다.

교육이 완료되면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 브라우저 표면에서 웹 애플리케이션과 상호작용하는 에이전트를 생성합니다.
• 브라우저 컨텍스트 간의 엔드투엔드 워크플로를 자동화합니다.
• UI 주도 환경에서 에이전트 동작을 검증하고 문제를 해결합니다.
• Antigravity를 사용하여 다중 표면 자동화 전략을 구현합니다.

교육 형식

• 데모를 포함한 지도 교육.
• 실질적인, 손으로 직접 하는 활동과 시나리오 기반 연습.
• 대화형 랩 환경에서 에이전트 워크플로를 구현합니다.

교육 맞춤 옵션

• 맞춤형 교육 요구 사항에 대해 저희에게 연락하여 목표에 맞게 과정을 조정할 수 있습니다.

Vertex AI Agent Builder는 생성 모델과 검색 증강 생성(RAG)을 결합하여 기업 데이터와 검색을 사용하여 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공하는 기반을 가진 에이전트를 빠르게 구축할 수 있는 노코드/로우코드 환경을 제공합니다.

이 강사는 중간 수준의 실무자에게 Vertex AI Agent Builder와 RAG 패턴을 사용하여 스마트 에이전트를 설계, 구성 및 배포하는 방법을 학습할 수 있도록 지원합니다.

이 강의를 마친 후, 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Agent Builder를 사용하여 기반을 둔 에이전트 워크플로를 설계합니다.
• 검색 및 벡터 저장소와 함께 RAG 파이프라인을 구현합니다.
• 검색을 위한 기업 데이터 소스를 안전하게 통합합니다.
• 테스트와 지표를 사용하여 에이전트 동작을 평가하고 반복합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• Vertex AI Agent Builder와 RAG 구성 요소를 사용하는 실습 실험실.
• 에이전트를 구축하고 정제하기 위한 프로젝트 기반 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주세요.

Mastra는 AI 에이전트, API, 기업 애플리케이션, 그리고 외부 데이터 시스템 간의 깊은 통합을 지원하는 프레임워크입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 신뢰성 있는, 안전한, 그리고 확장 가능한 Mastra 에이전트와 기업 생태계 전반의 통합을 구축하길 원하는 중급 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 완료되면 참가자들은 다음과 같은 준비를 할 수 있습니다:

• Mastra 에이전트와 외부 서비스 간의 API 기반 통합을 구현합니다.
• 자동화된 에이전트 워크플로에 기업 데이터 시스템과 도구를 연결합니다.
• 안전한 데이터 교환 및 인증 최선의 관행을 적용합니다.
• 확장 가능하고 유지 관리가 용이하며 프로덕션 준비가 되어 있는 통합 계층을 설계합니다.

강의 형식

• 상호작용식 강의와 토론.
• 실습 기반 통합 엔지니어링 및 API 연습.
• 실제 기업 시나리오를 사용한 라이브 실험실 구현.

강의 맞춤 옵션

• 요청에 따라 사용자 정의 API 시나리오, 기업 시스템 매핑, 또는 데이터 통합 워크샵이 제공됩니다.

이 강사는 이끄는 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 중급 수준의 게임 개발자와 AI 애호가들을 대상으로 하며, 게임 응용 프로그램에 AI 에이전트를 효과적으로 통합하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 현대 게임에서 AI 에이전트의 역할을 이해합니다.
• 결정 트리와 유한 상태 기계를 사용하여 의사 결정 시스템을 개발합니다.
• A* 등의 경로 찾기 알고리즘을 구현하여 게임 내 네비게이션을 수행합니다.
• 강화 학습 기법을 적용하여 적응형 AI 행동을 생성합니다.
• 실시간 게임 환경에서 AI 성능을 최적화합니다.

LLMs와 자율 에이전트 프레임워크인 AutoGen과 CrewAI는 변화 추적, 테스트 생성 및 알림 분류와 같은 작업을 자동화하는 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 이는 인간과 같은 협업과 의사결정을 시뮬레이션함으로써 가능합니다.

이 인스트럭터가 직접 지도하는 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프라인)은 대규모 언어 모델(LLMs)와 다중 에이전트 시스템을 활용하여 DevOps 자동화 워크플로우를 설계하고 구현하고자 하는 고급 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• CI/CD 워크플로우에 LLM 기반 에이전트를 통합하여 스마트 자동화를 구현합니다.
• 에이전트를 사용하여 테스트 생성, 커밋 분석 및 변경 요약 작업을 자동화합니다.
• 경고 분류, 응답 생성 및 DevOps 권장 사항 제공을 위해 여러 에이전트를 조정합니다.
• 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 안전하고 유지보수 가능한 에이전트 기반 워크플로우를 구축합니다.

과정 형식

• 상호작용이 가능한 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 맞춤형 트레이닝을 신청하시기 바랍니다.

Antigravity는 고급 에이전트 구동 개발 워크플로를 나타내는 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, Antigravity 구동 환경 내에서 작업하는 AI 에이전트가 생성한 출력을 검증, 유효성 검사 및 보안하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육을 완료하면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 에이전트 생성 코드 아티팩트의 정확성과 안정성을 평가합니다.
• 구조화된 기법을 사용하여 에이전트가 실행한 작업을 검증합니다.
• 브라우저 녹화를 효과적으로 분석하고 에이전트 활동을 추적합니다.
• QA 및 보안 원칙을 적용하여 에이전트 워크플로의 신뢰성을 보장합니다.

교육 형식

• 강사 주도의 기술 브리핑 및 토론.
• 실제 에이전트 워크플로를 검증하는 실용적인 연습.
• 제어된 실험실 환경에서 hands-on 테스트 및 유효성 검사.

교육 맞춤 옵션

• 시나리오, 워크플로 및 테스트 예제의 조정이 요청에 따라 가능합니다.

이 강사는 진행하는 실시간 훈련(대한민국, 온라인 또는 현장)은 복잡한 비즈니스 및 기술적 상황에서 에이전틱 AI를 활용하길 원하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 훈련을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI에서의 자율적 의사결정 원칙을 이해합니다.
• 최소한의 인간 개입으로 작동하는 AI 에이전트를 설계하고 구현할 수 있습니다.
• 에이전틱 AI를 자동화 워크플로 및 비즈니스 시스템에 통합할 수 있습니다.
• 효율성과 확장성을 위해 AI 기반 의사결정 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
• AI 자율성에 대한 준법성, 보안 및 윤리적 고려 사항을 보장할 수 있습니다.

Google Antigravity는 장수 기간 동안 작동하는 에이전트와 자발적으로 상호작용하는 행동을 실험하기 위한 고급 프레임워크입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 장기 메모리를 유지하고, 피드백을 통해 개선하며, 오랜 운영 기간 동안 진화할 수 있는 에이전트를 설계, 분석 및 최적화하기를 원하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 과정을 완료하면 참가자들은 다음과 같은 기술을 얻게 됩니다:

• 장기 메모리 구조를 설계하여 에이전트의 지속성을 유지합니다.
• 효과적인 피드백 루프를 구현하여 에이전트 행동을 조절합니다.
• 학습 경로와 모델 드리프트를 평가합니다.
• 복잡한 다중 에이전트 생태계에 메모리 메커니즘을 통합합니다.

강의 형식

• 전문가 주도의 토론과 기술 시연을 병행합니다.
• 구조화된 설계 과제를 통해 실습 탐색을 수행합니다.
• 개념을 시뮬레이션된 에이전트 환경에 적용합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 조직에서 맞춤형 콘텐츠나 사례별 예제가 필요하다면, 이 교육을 맞춤화하기 위해 연락해 주십시오.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 실제 응용 프로그램을 위한 자율 에이전트의 설계 및 개발을 심층적으로 알아보고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 자율 에이전트의 기본 개념을 이해합니다.
• 자율 AI 에이전트의 실제 적용 사례를 살펴보세요.
• 강화 학습을 활용하여 에이전트를 설계, 훈련하고 구현합니다.
• 자동화 및 의사 결정을 위해 기존 시스템에 에이전트를 통합합니다.
• 자율 에이전트를 배치하는 데 있어서 윤리적 고려사항과 과제를 해결합니다.

Devstral은 코드베이스, 개발 도구, 그리고 API와 상호작용하여 엔지니어링 생산성을 향상시키기 위한 코딩 에이전트를 구축하고 실행하기 위해 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 ML 엔지니어, 개발자 도구 팀, 그리고 Devstral을 사용하여 코딩 에이전트를 설계, 구현 및 최적화하고자 하는 SRE을 대상으로 하는 온라인 또는 현장 실습 교육입니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 코딩 에이전트 개발을 위한 Devstral 설정 및 구성.
• 코드베이스 탐색 및 수정을 위한 에이전트 워크플로우 설계.
• 개발 도구 및 API와 코딩 에이전트 통합.
• 안전한 및 효율적인 에이전트 배포를 위한 최선의 실천 방법 구현.

수업 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 실습 환경에서 직접 구현.

수업 커스터마이징 옵션

• 이 수업에 대한 커스터마이즈된 교육을 요청하려면 연락 주세요.

이 강사는 직접 가르치는 라이브 교육 과정이 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되며, 초보 수준의 전문가들이 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 이해하고 상호작용하는 채팅봇 시스템을 직접 구축하고자 하는 사람들에게 목표를 두고 있습니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 에이전트의 기본 사항과 그 응용을 이해합니다.
• 자연어 처리(NLP)의 원칙을 탐구합니다.
• 채팅봇의 대화 흐름을 설계합니다.
• Python과 관련 도구를 사용하여 기능적인 채팅봇을 개발합니다.
• 실제 사용자와 상호작용하기 위해 채팅봇을 배포합니다.

Google Antigravity는 AI 기반 코딩 및 자동화 워크플로를 조정, 감독, 협력하는 에이전트 중심 개발 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 전문가들을 대상으로 Google Antigravity 내에서 다중 에이전트 워크플로를 설계, 관리, 최적화하는 방법을 배우는 데 중점을 두고 있습니다.

이 교육을 완료하면 참가자들은 다음과 같은 기술을 획득할 것입니다:

• Manager 인터페이스에서 에이전트 책임과 오케스트레이션 파이프라인을 구성합니다.
• 작업 목록, 계획, 로그 및 브라우저 녹화 등 Antigravity 아티팩트를 생성하고 해석합니다.
• 에이전트 액션이 투명하고 감사 가능하도록 검증 전략을 구현합니다.
• 복잡한 개발 및 운영 작업에 대한 다중 에이전트 협력을 최적화합니다.

강의 형식

• 안내된 프레젠테이션과 실용적인 시연.
• 실제 워크플로 도전 과제에 초점을 맞춘 시나리오 기반 연습.
• Antigravity 작업 공간에서 직접 실험하기.

강의 맞춤 옵션

• 이 강좌의 맞춤 버전이 필요하시다면, 저희에게 연락하여 맞춤 옵션에 대해 논의해 주세요.

이 강사 주도의 실시간 훈련은 대한민국 (온라인 또는 현지)에서 초보 전문가들을 대상으로 실제 응용 분야에서 간단한 AI 에이전트를 이해하고 만드는 데 관심이 있는 사람들에게 제공됩니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은:

• AI 에이전트의 기본 개념을 이해할 수 있습니다.
• 다양한 유형의 AI 에이전트와 그 응용 분야를 식별할 수 있습니다.
• 실제 작업을 위한 기본 AI 에이전트를 설계하고 구현할 수 있습니다.
• AI 에이전트를 구축하는 도구와 프레임워크를 탐색할 수 있습니다.

Antigravity는 AI 기반, 에이전트 중심의 애플리케이션을 구축하기 위한 개발 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 개발자들을 대상으로, Antigravity 환경에서 자율적인 AI 에이전트를 사용하여 실제 애플리케이션을 만들고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 자율적이고 협력적인 AI 에이전트에 의존하는 애플리케이션을 개발합니다.
• Antigravity IDE, 편집기, 터미널, 브라우저를 사용하여 전체적인 개발 과정을 수행합니다.
• 에이전트 관리자를 사용하여 다중 에이전트 워크플로를 관리합니다.
• 에이전트 기능을 프로덕션급 소프트웨어 시스템에 통합합니다.

강의 형식

• 심층적인 설명을 포함한 혼합형 발표.
• 광범위한 실습과 안내된 연습.
• Antigravity 실시간 환경에서의 실제 구현 작업.

강의 맞춤 옵션

• 개발 스택에 맞춘 맞춤형 콘텐츠를 원하시면 연락주세요. 이 강의의 맞춤 버전을 준비할 수 있습니다.

본 강사 주도 라이브 훈련은 대한민국에서 진행되며(온라인 또는 오프라인), 업무 자동화, 질문 응답 및 비즈니스 시스템 연동이 가능한 AI 에이전트를 구축하고자 하는 초급~중급 수준의 개발자 및 클라우드 실무자를 대상으로 합니다.

본 훈련을 마치면 참가자는 알리바바 클라우드의 AI 에이전트 아키텍처를 이해하고, 간단한 에이전트 워크플로우를 구축하며, 에이전트를 기업 지식 및 도구에 연결하고, 클라우드 환경에서 에이전트를 배포하고 모니터링할 수 있게 됩니다.

이 고급 실무 세미나는 요구사항 분석부터 제품 출시 준비 코드에 이르기까지 인공지능이 전체 소프트웨어 전달 수명주기를 어떻게 가속화할 수 있는지 이해하려는 소프트웨어 엔지니어, 아키텍트, 기술 리더, 엔지니어링 관리자 및 전달 팀을 위해 설계되었습니다.

이 강사 주도형 라이브 트레이닝은 대한민국 (온라인 또는 온사이트) 에서 진행되며, 비즈니스 애플리케이션을 위한 AI 에이전트를 구축, 테스트, 배포하고자 하는 초급부터 중급, 고급 수준의 개발자 및 기술 전문가를 대상으로 합니다.

본 교육 수료 시, 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다: Azure 의 AI 에이전트 아키텍처 이해, 작동 가능한 에이전트 생성 및 구성, 에이전트를 비즈니스 지식 소스에 연결, 배포를 위한 에이전트 평가 및 준비.

이 강사 주도형 실시간 훈련 과정은 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 진행되며, RAG, 워크플로우 자동화 및 운영 가이드라인을 갖춘 엔터프라이즈 AI 에이전트를 구축하고자 하는 중급 수준의 솔루션 아키텍트, AI 엔지니어, 개발자 및 기술 제품 팀을 대상으로 합니다.

본 훈련 과정을 마치면 참가자는 ADP 기반 에이전트 설계, 지식 파이프라인 생성, 워크플로우 및 다중 에이전트 패턴 오케스트레이션, 그리고 생산 환경 가이드라인 적용이 가능해집니다.

이 강사 주도형 실시간 훈련은 대한민국(온라인 또는 현장) 에서 진행되며, Google Cloud 를 활용하여 작업을 자동화하고 도구를 사용하며 비즈니스 데이터와 연동할 수 있는 AI 에이전트를 구축하고자 하는 초급부터 고급 수준의 개발자 및 기술 실무자를 대상으로 합니다.

본 훈련이 종료되면 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다: AI 에이전트 개념 설명, Vertex AI 를 통한 에이전트 구축, 에이전트를 외부 도구 및 데이터에 연결, 비즈니스 사용 사례를 위한 에이전트 배포.

이 강사 주도형 실시간 교육은 대한민국에서 진행되며(온라인 또는 현장), 헤르메스 에이전트를 활용하여 업무를 자동화하고, 재사용 가능한 AI 기반 프로세스를 생성하며, 팀의 생산성을 향상시키려는 비즈니스 사용자, 운영 팀 및 기술 전문가를 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참여자들은 헤르메스 에이전트의 기본 사항을 설명하고, 핵심 기능을 설정하여 활용하며, 실용적인 워크플로우를 구축하고, 우수한 운영 관리를 적용할 수 있게 됩니다.

이 강사 주도 실습 교육은 대한민국 (온라인 또는 오프라인) 에서 진행되며, Hermes 에이전트를 활용하여 안전한 로컬 AI 워크플로우를 설계하고 실행하고자 하는 개발자들을 대상으로 합니다.

본 교육 수료 시, 참가자들은 Hermes 에이전트 개념을 설명하고, 안전한 로컬 에이전트 환경을 설정하며, 실용적인 코딩 워크플로우를 구축하고, 안전성 및 거버넌스 제어를 적용할 수 있게 됩니다.

본 강사 주도 라이브 훈련은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되며, Ollama와 오픈 모델을 활용하여 내부 인프라에서 개인용 에이전트 AI 솔루션을 구축하고 실행하고자 하는 개발자 및 기술 팀을 대상으로 합니다.

본 훈련이 끝날 때쯤 참가자들은 Ollama를 설치하고 구성하며, 오픈 모델을 로컬에서 평가 및 실행하고, 간단한 에이전트 및 검색 기반 워크플로우를 생성하며, 규제 환경에 맞는 보안 및 거버넌스 통제를 적용할 수 있게 됩니다.

이 강사 주도 실습형 교육은 대한민국 에서 진행되며 (온라인 또는 현장), MCP 를 활용하여 AI 어시스턴트를 외부 도구, 데이터 및 기업 서비스와 연결하고자 하는 초급부터 중급, 고급 수준의 AI 전문가를 대상으로 합니다.

본 교육을 이수하면 참여자는 MCP 개념을 설명하고, 주요 아키텍처 구성 요소를 식별하며, 기본 통합을 설정하고, 보안 관련 모범 사례를 적용할 수 있게 됩니다.

이 강사 진행형 라이브 트레이닝 대한민국 (온라인 또는 현장) 은 OpenAI API를 활용하여 추론, 도구 활용, 다단계 작업 수행이 가능한 AI 에이전트를 구축하려는 초급부터 중급 수준의 개발자 및 기술 팀을 대상으로 합니다.

본 과정 수료 시, 참가자들은 에이전트 워크플로우 설계, 도구 및 외부 데이터 연결, 컨텍스트 및 응답 관리, 비즈니스 사용 목적의 에이전트 테스트 등을 수행할 수 있게 됩니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 중급/고급 수준의 개발자와 기술 전문가를 대상으로 OpenClaw를 사용하여 채팅 및 도구 통합을 통해 작업을 자동화하는 실용적인 AI 에이전트를 구축하고 실행하길 원하는 사람들에게 제공됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 OpenClaw를 설치하고 구성하며, LLM 제공업체와 연결하고 자동화 기술을 사용 및 조정하며 기본 보안과 운영 가이드라인을 적용할 수 있게 됩니다.

이 강사 주도형 라이브 트레이닝은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되며, Pi 코딩 에이전트를 활용하여 코드를 생성하고 변경 사항을 검토하며 터미널 기반 개발 워크플로우를 간소화하고자 하는 개발자들을 대상으로 합니다.

본 트레이닝 종료 시, 참여자들은 Pi 코딩 에이전트의 개념을 설명하고, 도구를 효과적으로 설치 및 활용하며, 실용적인 코딩 작업에 적용하고, 안전한 팀 워크플로우를 도입할 수 있게 됩니다.