대한민국 AI Agents 과정

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도 라이브 교육 과정은 DeepSeek을 활용해 지능형 AI 에이전트 및 자율 시스템을 개발하려는 숙련된 수준의 AI 엔지니어, 로봇공학 개발자, 자동화 전문가들을 대상으로 합니다.

과정을 마친 후 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• DeepSeek AI 모델의 아키텍처와 기능에 대한 이해
• AI 에이전트 내에서 의사결정 및 자동화를 위해 DeepSeek을 통합하는 방법
• 자율 시스템 훈련을 위한 강화학습 기법 적용법
• 실제 환경에서 AI 기반 자율 에이전트 배포 방법

자율형 AI 에이전트는 국방, 의료, 금융, 인프라 등 다양한 분야에서 의사결정 과정에 빠르게 도입되고 있습니다. 이러한 시스템들이 점점 더 독립적이고 자율적으로 작동함에 따라, 그 설계와 활용 방향을 안내할 강력한 윤리적 기준과 거버넌스 체계, 그리고 규제 감독이 시급히 필요해지고 있습니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 대면 또는 온라인 세션으로 구성되며, 실제 환경에서 자율형 AI 에이전트를 도입할 때 발생하는 윤리적·사회적·규제적 영향에 대해 심도 있게 학습하고자 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 과정 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 자율형 AI 에이전트가 초래할 수 있는 윤리적 위험과 도덕적 딜레마를 분석합니다.
• 고위험 환경에서의 AI 활용에 적합한 거버넌스 체계 및 규제 모델을 평가합니다.
• 자율형 시스템 내 책임 소재, 설명 가능성, 투명성 메커니즘을 검토합니다.
• AI 에이전트의 행동이 법적·윤리적·사회적 가치와 일치하도록 하는 전략을 수립합니다.

교육 과정 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 사례 연구와 역할극 시뮬레이션
• 거버넌스 모델과 윤리적 프레임워크에 대한 실습 중심 분석

교육 과정 맞춤화 옵션

• 본 교육 과정을 고객의 요구 사항에 맞게 맞춤형으로 제공받고자 하시면 문의해주시기 바랍니다.

AI 기반 자동화는 노코드 플랫폼의 유연성과 대규모 언어 모델 및 자율 에이전트의 지능을 결합하여 확장 가능하고 지능적인 시스템을 구축합니다.

본 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, AI 기반 의사결정 기능과 워크플로우 오케스트레이션, 자가 실행 능력을 갖춘 자동화 파이프라인을 설계하고 최적화하려는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 해석 및 응답 기능이 추가된 노코드 자동화 워크플로우 설계
• 프롬프트 체인링, 웹훅 트리거, API를 활용해 확장 가능한 로직 흐름 구축
• 다양한 서비스와 연동되고 데이터를 자율적으로 해석하는 지능형 애플리케이션 개발
• 목표 중심의 행동 계획 수립 및 실행이 가능한 AI 에이전트의 이해, 설계 및 배포

강좌 운영 방식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 코딩하며 적용해보는 방식

강좌 맞춤형 구성 옵션

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육이 필요한 경우, 문의하여 일정을 조율해주시기 바랍니다.

본 강좌는 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, 안전하고 윤리적인 AI 에이전트를 설계·구현하면서 동시에 신뢰성과 윤리적 기준까지 고려하고자 하는 중급 수준의 AI 개발자, 보안 전문가 및 규정 준수 담당자를 대상으로 합니다.

이 강좌를 마치면 참가자들은 다음을 실현할 수 있게 됩니다:

• AI 에이전트 개발 과정에서 발생할 수 있는 보안 위험과 윤리적 문제를 올바르게 인지합니다.
• AI 모델 설계 시 보안을 최우선으로 고려하는 원칙들을 적용합니다.
• 적대적 공격으로부터 AI 에이전트를 보호하기 위한 강건성 향상 기법을 활용합니다.
• 윤리적인 AI 가이드라인 및 각종 규제 표준의 요구사항을 충실히 준수합니다.

‘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.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육 과정은 텍스트 기반 및 다중 형태의 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있는 AI 에이전트 개발을 희망하는 중급 이상의 AI 개발자, 연구원, 멀티미디어 엔지니어들을 대상으로 합니다.

과정을 이수하면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 텍스트, 이미지, 음성 데이터를 처리하고 통합할 수 있는 AI 에이전트 개발
• GPT-4 Vision 및 Whisper ASR와 같은 멀티모달 모델 구현
• 효율성과 정확도 향상을 위한 멀티모달 AI 파이프라인 최적화
• 실제 환경에서 멀티모달 AI 에이전트 배포 방법 습득

이 강사 주도형 실시간 교육 과정은 온라인 또는 오프라인 환경에서 진행되며, 다양한 용도에 맞춰 AI 기반 개인 비서를 이해하고 개발하고자 하는 초급 및 중급 수준의 개발자와 디자이너 여러분을 대상으로 합니다.

본 교육을 이수한 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 기반 개인 비서의 핵심 원리를 이해할 수 있습니다.
• 언어 모델과 스마트 비서를 연동하는 기본 방법을 습득합니다.
• AI 프레임워크와 도구들을 활용해 개인 비서를 직접 제작 및 맞춤화할 수 있습니다.
• 다양한 산업 분야에서 실제로 사용될 수 있도록 개인 비서를 배포할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 본 실습 중심의 강좌는 엔터프라이즈 애플리케이션에 LLM 기반 AI 에이전트를 개발하고자 하는 숙련된 수준의 AI 엔지니어, 기업용 소프트웨어 개발자 및 비즈니스 리더들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 오픈소스 LLM의 아키텍처와 기능에 대한 이해
• 기업 환경에서 활용할 수 있도록 LLM을 맞춤 설정하고 미세 조정하는 방법
• LangChain과 Hugging Face를 이용해 AI 에이전트 구축 및 배포
• LLM 기반 에이전트를 기업의 업무 흐름에 통합하는 방법

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 현장으로 진행되며, 복잡한 작업 수행 및 인간-AI 협업을 목적으로 AI 기반 자율 로봇 시스템 개발에 관심 있는 숙련된 로봇공학 엔지니어, AI 연구자 및 자동화 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 수료하면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 로봇의 의사결정 및 자동화 과정에서 AI 에이전트가 수행하는 역할 이해하기
• AI 기반 탐색 알고리즘과 장애물 회피 기능 구현하기
• 인간과 협업 가능한 로봇 시스템 개발하기
• 로봇에 탑재될 AI 기반 인식 및 제어 시스템 배포하기

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.

이 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실습 중심 교육 과정으로, 금융 업무 자동화 및 사기 탐지를 위해 AI 기반 솔루션을 개발하고 배포하려는 중급 수준의 금융 전문가, 리스크 분석가, AI 엔지니어를 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 금융 업무 자동화 및 사기 탐지에서 AI의 역할 이해하기
• 부정 거래를 식별하기 위한 AI 모델 구축하기
• 실시간 리스크 평가를 위해 머신러닝 활용하기
• AI 기반 금융 모니터링 시스템 배포하기

본 강사 주도형 실습 교육 과정은 대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되며, 초급부터 중급 수준의 고객 서비스 전문가, 채팅봇 개발자 및 자동화 팀을 대상으로 합니다. 이들은 고객 지원 및 서비스 자동화를 위한 AI 기반 솔루션 구축에 관심이 있는 분들입니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• AI 기반 고객 지원의 기본 원리를 이해합니다.
• 고객 문의 처리를 위한 AI 채팅봇을 개발하고 통합할 수 있습니다.
• 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝 기술을 활용해 채팅봇 상호작용을 개선합니다.
• 실제 고객 서비스 환경에 AI 에이전트를 배포할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육 과정(온라인 또는 오프라인)은 AI 기반 의료 솔루션을 구현하고자 하는 중급 및 고급 수준의 의료 전문가와 AI 개발자를 대상으로 합니다.

강좌를 마칠 때까지 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 의료 및 진단 분야에서 AI 에이전트가 수행하는 역할에 대한 이해
• 의료 영상 분석 및 예측 진단용 AI 모델 개발 능력
• AI를 전자 건강 기록 시스템(EHR) 및 임상 업무 프로세스와 통합하는 방법
• 의료 관련 규제 준수 및 윤리적 AI 활용 원칙 실천 능력

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 교육은 AI 기반 가상 비서를 설계·최적화·배포하는 방법을 배우고자 하는 초급 및 중급 수준의 AI 개발자와 UI/UX 디자이너들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• 효과적인 대화형 AI 워크플로우와 UI/UX 인터페이스를 설계할 수 있습니다.
• AI 기반 자연어 처리(NLP) 모델을 구현할 수 있습니다.
• AI 어시스턴트를 다양한 API 및 서드파티 플랫폼과 연동할 수 있습니다.
• 실제 환경에서 AI 어시스턴트를 배포하고 유지관리할 수 있습니다.

Mistral AI는 언어 처리, 멀티모달 기능 및 에이전틱 애플리케이션 구현을 위한 강력한 오픈 소스 및 엔터프라이즈용 AI 모델군입니다.

이 실시간 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되며, Mistral의 Medium 3, Le Chat Enterprise, Devstral 모델을 활용해 AI 에이전트를 구축하고 배포하며 관리하려는 중급 이상 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 습득하게 됩니다:

• Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise 및 Devstral 모델의 아키텍처와 주요 기능 이해
• 엔터프라이즈 환경과 개발자 요구에 맞춰 Mistral 모델 기반 AI 에이전트 설계 및 구현 가능
• 코딩 시스템, 커넥터 및 기업 데이터를 에이전트 워크플로우에 통합할 수 있음
• Mistral 기반 AI 에이전트의 성능, 비용 효율성 및 규정 준수 요건을 최적화 가능

교육 방식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 다수의 실습 연습 및 실전 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 구현해보는 과정 포함

과정 맞춤형 조정 옵션

• 이 교육 과정을 고객의 요구에 맞게 맞춤화하고자 하시는 경우, 연락 주시면 협의해 드립니다.

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.

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.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 배포하고 관리하는 기술을 습득하려는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강의 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 확장 가능한 AI 배포 파이프라인 설계 및 구현
• Docker와 Kubernetes와 같은 도구를 활용하여 AI 에이전트를 컨테이너화하고 관리
• 프로덕션 환경에서의 AI 에이전트 모니터링 및 최적화
• AI 에이전트 배포를 위한 CI/CD 워크플로우 구축
• 보안 및 데이터 거버넌스 요구사항 준수 확보

본 강좌는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 이루어집니다. 복잡한 문제 해결을 위해 강화학습 기술을 숙달하고 이를 활용해 AI 에이전트를 훈련시키고자 하는 고급 수준의 AI 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 강화학습 및 마르코프 결정 과정(MDP)의 기본 원리를 이해할 수 있습니다.
• Q-Learning, SARSA, 딥 Q-네트워크(DQN)와 같은 강화학습 알고리즘을 설계 및 구현할 수 있습니다.
• OpenAI Gym 및 기타 강화학습 라이브러리를 활용해 실제 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다.
• 현실 세계의 복잡한 의사결정 문제를 해결하도록 AI 에이전트를 훈련시킬 수 있습니다.
• 탐색과 활용 간의 균형 및 강화학습 학습 과정에서 발생하는 수렴 문제와 같은 난제들을 다룰 수 있습니다.

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.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 과정은 복잡한 실제 문제를 해결하기 위한 다중 에이전트 시스템을 설계, 구축 및 배포하는 기술을 익히고자 하는 고급 수준의 인공지능 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 마칠 무렵에는 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 다중 에이전트 시스템 아키텍처의 기본 원리 이해하기
• MAS 내에서의 통신, 조정 및 의사결정 전략 구현하기
• 게임 이론을 활용해 에이전트 간 상호작용 모델링하고 갈등 해소하기
• JADE와 같은 프레임워크를 활용하여 확장 가능한 MAS 솔루션 구축하기
• MAS에서 발생할 수 있는 확장성, 신뢰성 및 자발적 행동 문제에 대응하기

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.

이 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 현장 방식으로 진행되며, 중급 수준의 비즈니스 분석가, RPA 개발자 및 AI 전문가들을 대상으로 합니다. 참가자들은 비즈니스 프로세스 자동화를 위해 AI 에이전트의 잠재력을 효과적으로 활용할 수 있게 됩니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 비즈니스 프로세스 자동화에서 AI 에이전트의 역할을 이해합니다.
• 주요 비즈니스 영역에서 자동화가 가능한 부분들을 파악합니다.
• 고객 지원, 재무 및 공급망 관리를 위한 AI 기반 솔루션을 개발할 수 있습니다.
• 기존 RPA 시스템 및 비즈니스 인프라에 AI 에이전트를 통합합니다.
• 효율성 향상을 위해 AI 자동화 전략을 평가하고 최적화할 수 있습니다.

Vertex AI Agent Builder는 생성형 모델과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 결합하여 신뢰도 높은 에이전트를 만들 수 있는 노코드/로우코드 기반 환경입니다. 이를 통해 개발 팀들은 기업 내 데이터와 검색 기능을 활용해 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공하는 스마트 에이전트를 신속하게 구축할 수 있습니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 온라인 또는 오프라인 실습형 교육으로, Vertex AI Agent Builder와 RAG 패턴을 활용하여 스마트 에이전트를 설계·구성·배포하고자 하는 중급 수준의 실무자를 대상으로 합니다.

과정 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• Agent Builder를 활용해 신뢰도 높은 에이전트 워크플로우 설계하기
• 검색 기능 및 벡터 데이터베이스를 이용한 RAG 파이프라인 구현하기
• 기업 내 데이터 소스를 안전하게 통합하여 검색 활용하기
• 테스트와 지표 분석을 통해 에이전트 동작 방식을 평가 및 개선하기

교육 방식

• 상호 작용형 강의 및 토론 진행
• Vertex AI Agent Builder와 RAG 구성 요소를 활용한 실습 연습
• 에이전트 설계·개선을 위한 프로젝트 기반 연습 과제 제공

교육 내용 맞춤화 옵션

• 본 교육 과정에 대한 맞춤형 프로그램을 원하시는 경우, 당사로 문의하여 일정을 협의해 주십시오.

대한민국에서 강사가 직접 진행하는 이 실시간 교육은 게임 애플리케이션에 AI 에이전트를 효과적으로 도입하고자 하는 중급 수준의 게임 개발자와 AI 열정가들을 대상으로 합니다.

본 강좌를 마칠 때쯤에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 현대 게임에서 AI 에이전트가 수행하는 역할에 대한 이해
• 의사결정 트리와 유한 상태 기계를 활용하여 의사결정 시스템 구축
• A*와 같은 경로 탐색 알고리즘을 이용해 게임 내 이동 경로 설정
• 강화학습 기법을 적용하여 환경 변화에 능동적으로 대응하는 AI 개발
• 실시간 게임 환경에서 AI 성능 최적화 방법 습득

대형 언어 모델(LLM) 및 AutoGen, CrewAI와 같은 자율 에이전트 프레임워크는 인간과 유사한 협업 및 의사결정 기능을 통해 변경 사항 추적, 테스트 생성, 경보 처리 등의 작업 자동화 방식을 새롭게 정의하고 있습니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 위주의 교육으로서, 대형 언어 모델과 다중 에이전트 시스템을 활용해 DevOps 자동화 워크플로우를 설계 및 구현하고자 하는 숙련된 엔지니어들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 스마트 자동화를 위해 CI/CD 워크플로우에 LLM 기반 에이전트를 통합할 수 있습니다.
• 에이전트를 활용해 테스트 생성, 커밋 분석 및 변경 사항 요약을 자동화할 수 있습니다.
• 여러 에이전트를 연동하여 경보 분류, 응답 생성, 그리고 DevOps 관련 권장사항 제공까지 수행할 수 있습니다.
• 오픈소스 프레임워크를 활용해 안전하고 유지보수가 용이한 에이전트 기반 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 실습 연습과 문제 해결 과제
• 실제 환경에서 직접 구현해보는 실습 방식

강좌 커스터마이징 옵션

• 본 강좌의 맞춤형 교육을 원하실 경우, 문의해 주시면 일정을 조율해 드립니다.

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

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 실시간 교육은 실제 응용 분야에 활용 가능한 자율 에이전트의 설계 및 개발을 심층적으로 배우고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 자율 에이전트에 관한 기본 개념을 이해할 수 있습니다.
• 실제 환경에서 활용되는 자율 AI 에이전트의 사례를 살펴볼 수 있습니다.
• 강화 학습을 활용하여 에이전트를 설계, 훈련 및 구현할 수 있습니다.
• 자동화 및 의사결정을 위해 기존 시스템에 에이전트를 통합할 수 있습니다.
• 자율 에이전트 배치 시 발생하는 윤리적 문제와 과제들을 다룰 수 있습니다.

Devstral은 오픈소스 프레임워크로서, 개발자들이 코드베이스, 개발 도구 및 API와 상호작용하여 엔지니어링 생산성을 높일 수 있도록 설계된 코딩 에이전트를 구축하고 실행하는 데 사용됩니다.

본 강의는 강사가 직접 진행하며 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실습 중심 교육입니다. ML 엔지니어, 개발 도구 관련 팀원, 그리고 Devstral을 활용해 코딩 에이전트를 설계·구현·최적화하고자 하는 숙련된 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강의를 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 코딩 에이전트 개발을 위해 Devstral을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• 코드베이스를 탐색 및 수정하기 위한 에이전틱 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
• 개발 도구 및 API와 코딩 에이전트를 연동시킬 수 있습니다.
• 안전하고 효율적인 에이전트 배포를 위한 모범 사례를 적용할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 환경에서 직접 코딩해보는 실습 중심 교육

강의 커스터마이징 옵션

• 본 강의를 각 조직의 요구에 맞게 맞춤형으로 진행하고자 하시는 경우, 문의해주시면 협의드리겠습니다.

이 강사 주도형 실습 교육은 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, AI 에이전트의 작동 원리를 이해하고 직접 인터랙티브한 챗봇 시스템을 만들고자 하는 초보 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• AI 에이전트의 기본 개념 및 활용 분야에 대한 이해
• 자연어 처리(NLP)의 핵심 원리를 탐구할 수 있게 됩니다.
• 챗봇을 위한 대화 흐름을 설계하는 능력
• Python 및 관련 도구를 활용해 실제로 작동하는 챗봇을 개발할 수 있습니다.
• 최종적으로 만들어진 챗봇을 배포하여 실제 사용자들과 상호작용할 수 있게 됩니다.

이 강사 주도형 실시간 교육 과정은 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 진행되며, 인공지능 분야에 초보적인 지식만 갖춘 전문가들이 현실 세계에서 활용 가능한 간단한 AI 에이전트를 만들고 이해하는 것을 목표로 합니다.

교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 확보하게 됩니다:

• AI 에이전트의 기본 개념을 명확히 이해할 수 있습니다.
• 다양한 유형의 AI 에이전트와 그 활용 분야를 정확하게 구분해낼 수 있습니다.
• 실제 업무 상황에 적합한 기본적인 AI 에이전트를 설계하고 개발할 수 있습니다.
• AI 에이전트 구축을 위한 유용한 도구와 프레임워크들도 충분히 탐색해볼 수 있습니다.

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.

본 대한민국에서 진행되는 강사 주도 실시간 교육 과정은 모니터링, 알림 설정 및 사고 분석에 LLM과 AI 기술을 통합 활용하고자 하는 관측 가능성 전문가와 SRE 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 고급 실무 세미나는 소프트웨어 엔지니어, 아키텍트, 기술 리더, 엔지니어링 관리자 및 개발 팀을 대상으로 합니다. 참가자는 인공지능이 요구사항 분석부터 실제 배포 가능한 코드 작성까지 전체 소프트웨어 배포 생명주기를 어떻게 가속화할 수 있는지 이해하게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 초급자부터 고급 수준까지, Microsoft Azure를 활용해 비즈니스 애플리케이션용 AI 에이전트를 설계·구축·배포하려는 개발자와 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

과정을 마친 후 참가자는 Azure 환경에서의 AI 에이전트 구조를 파악하고 실제 작동하는 에이전트를 만들며 기업 내 지식 자원과 연결시키고 안정적으로 배포하기 위한 절차까지 익힐 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 OpenAI Codex CLI를 활용해 코딩 작업 자동화, 코드 리뷰 및 다단계 워크플로우 수행을 원하는 소프트웨어 개발자와 DevOps 팀을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 Codex CLI 설치 및 설정은 물론 자연어 프롬프트를 통한 작업 처리, 승인 모드 활용, 그리고 Git 및 CI 파이프라인과의 연동 방법까지 익히게 됩니다.

본 강의는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, GitHub Copilot 에이전트 모드를 활용해 기능 개발을 자동화하고 테스트 수행 및 대규모 코딩 작업 관리를 원하는 개발자를 위한 과정입니다.

강의가 끝나면 참가자들은 에이전트 모드 활성화 방법, 계획 수립부터 반복 작업까지 처리하는 방법, 터미널 명령 실행 방식 및 기업 차원의 거버넌스 정책 적용 절차를 익히게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 본 실시간 강의는 Cursor를 활용해 보다 빠르게 기능을 구현하고 파일 간 코드 리팩토링은 물론 팀 단위로 AI 기반 워크플로우를 효율적으로 관리하려는 개발자와 프로젝트 리더들을 대상으로 합니다.

이 과정을 마치면 참가자들은 Composer와 에이전트 모드를 통해 코드를 탐색할 수 있을 뿐만 아니라 문맥 인식형 채팅을 이용해 특정 코드 영역에 작업을 집중시키고, 팀 공간 배포 및 버전 관리 시스템과의 통합까지 수행할 수 있게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 교육은 Tencent ADP를 이용해 RAG, 워크플로우 자동화 기능 및 운영 가드레일이 포함된 기업용 AI 에이전트를 구축하고자 하는 중급 수준의 솔루션 아키텍트, AI 엔지니어, 개발자 및 기술 기반 제품 팀을 대상으로 합니다.

교육을 마친 후에는 Tencent ADP 기반 에이전트 설계, 지식 처리 파이프라인 구축, 워크플로우와 다중 에이전트 패턴 조율 및 실제 운영 환경에 적용 가능한 가드레일 설정 등을 수행할 수 있게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 초급부터 고급 수준까지 Google Cloud를 이용하여 작업 자동화, 다양한 도구 활용 및 비즈니스 데이터 처리가 가능한 AI 에이전트를 개발하고자 하는 개발자와 기술 전문가들을 위한 과정입니다.

교육을 마치면 참가자들은 AI 에이전트의 개념을 이해하고, Vertex AI로 에이전트를 제작하며 외부 도구 및 데이터와 연동시켜 비즈니스 활용 사례에 맞게 배포할 수 있게 됩니다.

이 대한민국에서 진행되는 교수 주도 실시간 교육(온라인 또는 오프사이트)은 개발 및 DevOps 전문가가 허미스 에이전트를 활용하여 개발 작업을 자동화하고, 인프라를 관리하며, 지속 가능한 AI 워크플로우를 구축하는 것을 목표로 합니다。

교육 과정이 끝나면 참가자는 허미스 에이전트를 설치하고 구성하며, 여러 플랫폼에서 상호작용하고, 40개 이상의 내장 도구를 활용하며, 다양한 백엔드에 배포할 수 있게 됩니다。

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 라이브 교육은 Hermes Agent를 활용해 업무 자동화, 재활용 가능한 AI 기반 프로세스 구축 및 팀 생산성 향상을 목표로 하는 비즈니스 사용자, 운영팀, 기술 전문가들을 위한 과정입니다.

수강을 마치면 Hermes Agent의 기본 개념 파악, 핵심 기능 활용법 습득, 실제 워크플로우 설계 및 효과적인 관리 방법을 익히게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 Hermes Agent를 활용해 코드 지원을 위한 안전한 로컬 AI 워크플로우 설계 및 운영을 원하는 개발자들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 Hermes Agent의 기본 개념을 이해하고, 보안이 확보된 로컬 에이전트 환경을 구축하며, 실용적인 코딩 워크플로우를 만들고, 보안 및 거버넌스 규칙까지 적용할 수 있게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 본 강좌는 Ollama와 오픈 소스 모델을 활용해 기업 내부 인프라상에 프라이빗 에이전틱 AI 솔루션을 구축 및 운영하려는 개발자 및 기술 팀을 위한 실무형 교육입니다.

수료 후 참가자는 Ollama 설치 및 설정, 로컬 환경에서 오픈 소스 모델 평가 및 실행, 간단한 에이전틱 및 검색 기반 워크플로우 생성은 물론 규제 대상 환경을 위한 보안 및 거버넌스 수칙까지 체득하게 됩니다.

본 강좌는 대한민국 지역을 대상으로 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실시간 교육입니다. MCP 규격에 부합하는 도구 서버를 구축하고 에이전트 클라이언트와 통합하려는 백엔드 개발자들을 위해 기획되었습니다.

수료 시 참가자들은 MCP 서버를 구현하고 Claude Code 및 OpenClaude에 연결하는 것은 물론, 다양한 전송 방식을 활용하며 내부 도구 레지스트리를 유지 관리할 수 있게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도 실시간 교육은 초급/중급/고급 수준의 AI 전문가들을 대상으로 하며, MCP를 이용해 AI 어시스턴트와 외부 도구, 데이터 및 기업 서비스 간의 연결을 구현하고자 하는 학습자를 위해 구성되었습니다.

교육 종료 시 참가자들은 MCP의 기본 개념과 주요 아키텍처 요소를 이해하며, 기본적인 통합 작업을 수행하는 것은 물론 보안 모범 사례까지 적용할 수 있게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 라이브 교육은 OpenAI API를 활용해 추론 능력, 도구 사용, 다단계 작업 수행이 가능한 AI 에이전트를 구축하려는 초급자부터 중급 수준의 개발자와 기술팀을 대상으로 합니다.

수강생들은 이 교육을 통해 에이전트 워크플로우 설계, 외부 도구 및 데이터 연동, 컨텍스트 관리, 응답 처리 등 비즈니스 현장에 적합한 AI 에이전트 개발 방법을 익히게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실시간 교육은 OpenClaw를 활용해 채팅 및 다양한 도구 통합 기능을 이용하여 업무 자동화에 기여할 수 있는 AI 에이전트를 구축·운영하려는 중급 및 고급 수준의 개발자와 기술 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자는 OpenClaw 설치 및 구성, LLM 제공자 연결, 자동화 목적에 적합한 기능 활용 방법, 그리고 기업 환경에서 요구되는 보안 및 운영 가이드라인까지 숙지하게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 교육은 Pi를 활용해 경량화된 맞춤형 터미널 에이전트 워크플로우를 만들고자 하는 시니어 개발자를 대상으로 합니다.

강좌 종료 후 참가자들은 Pi 설치 방법, TypeScript 스킬을 이용한 확장 기법, 팀 표준에 맞춘 워크플로우 조정법 및 npm을 통한 확장 기능 공유 방식을 모두 숙지하게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 교육은 Pi Coding Agent를 이용해 코드 생성, 변경 사항 검토, 터미널 기반 개발 프로세스의 효율화를 원하는 개발자들을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 Pi Coding Agent의 핵심 개념을 이해하고 도구를 효과적으로 설정·사용할 수 있으며, 실제 개발 작업에도 적용 가능한 안전한 팀 워크플로우까지 구축하게 됩니다.

대한민국에서 진행되는 본 강좌는 대화식으로 기능 개발을 하고 IDE 내 터미널 작업을 수행하며 전체 코드베이스를 리팩토링하고자 하는 개발자들을 위해 마련되었습니다.

강좌 종료 후에는 참가자들이 Cascade를 활용해 코드 탐색, 터미널 명령 실행, 예측 기반 편집 적용 및 자사 기술 환경에 맞게 윈드서프 설정을 커스터마이징할 수 있게 됩니다.