부산 AI Agents 과정

본 강사 진행형 생중계 훈련은 부산(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.

부산(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 부산 (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 부산 (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.

부산에서 진행되는 이 인솔자 지도 실시간 교육(온라인 또는 대면)은 AI 기반 의료 솔루션을 구현하고자 하는 중간 이상 수준의 의료 전문가와 AI 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

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

이 강사는 부산 (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.

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.

부산에서 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 부산 (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.

Vertex AI 에이전트 빌더는 생성 모델과 검색 증강 생성(RAG)을 결합하여 기업 데이터와 검색을 활용하고 문맥에 맞는 정확한 응답을 제공하는 에이전트를 신속하게 구축할 수 있는 노코드/로우코드 환경입니다.

본 교육은_vertex AI 에이전트 빌더와 RAG 패턴을 사용하여 스마트 에이전트를 설계, 구성 및 배포하고 싶은 중급 실무자를 대상으로 하는 강사 진행 방식의 실습 교육입니다(온라인 또는 방문 진행).

교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 에이전트 빌더를 사용하여 기반 지식이 확보된 에이전트 워크플로우를 설계합니다.
• 검색 및 벡터 저장소를 활용하여 RAG 파이프라인을 구현합니다.
• 보안된 상태로 기업 데이터 소스를 통합하여 검색을 지원합니다.
• 테스트와 지표 관리를 통해 에이전트 행동을 평가하고 개선합니다.

교육 형식

• 상호작용식 강의 및 토론
• Vertex AI 에이전트 빌더 및 RAG 컴포넌트를 활용한 실습
• 에이전트를 구축하고 다듬는 프로젝트 기반 연습

교육 맞춤화 옵션

• 이 교육 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락 주시기 바랍니다.

이 강사는 이끄는 실시간 교육(부산 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.

LLM(대규모 언어 모델)과 AutoGen, CrewAI와 같은 자율 에이전트 프레임워크는 인간과 유사한 협업 및 의사결정 과정을 시뮬레이션하여 변경 추적, 테스트 생성, 알림 분류 등 DevOps 팀의 작업 자동화 방식을 재정의하고 있습니다.

이 Instructor-led 라이브 트레이닝(온라인 또는 대면)은 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티에이전트 시스템을 기반으로 DevOps 자동화 워크플로우를 설계하고 구현하고자 하는 고급 수준의 엔지니어를 대상으로 합니다.

훈련 과정을 마친 후에는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 스마트 자동화를 위해 CI/CD 워크플로우에 LLM 기반 에이전트를 통합한다.
• 에이전트를 사용하여 테스트 생성, 커밋 분석, 변경 사항을 요약하는 작업을 자동화한다.
• 여러 에이전트를 조정하여 알림을 분류하고, 대응안을 생성하며, DevOps 관련 권장 사항을 제공한다.
• 오픈소스 프레임워크를 활용하여 보안성 있고 유지보수하기 쉬운 에이전트 기반 워크플로우를 구축한다.

강의 형식

• 상호작용 중심의 강의 및 토론.
• 실습 위주의 많은 연습 문제.
• 실습 환경에서 직접 구현하기.

커스텀 옵션

• 본 강의에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조정해 주시기 바랍니다.

이 강사는 진행하는 실시간 훈련(부산, 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.

부산에서 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 부산 (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.

이 강사 주도의 실시간 훈련은 부산 (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.

이 부산에서 진행되는 강사 진행 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프사이트)은 작업을 자동화하고, 질문에 답하며, 비즈니스 시스템과 연결할 수 있는 AI 에이전트를 구축하기 위해 알리바바 클라우드를 활용하고자 하는 초급 및 중급 개발자 및 클라우드 실무자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후에는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다: 알리바바 클라우드의 AI 에이전트 아키텍처 이해, 간단한 에이전트 워크플로우 구축, 에이전트를 기업 지식 및 도구와 연결, 클라우드 환경에서 에이전트 배포 및 모니터링.

부산(온라인 또는 현장)에서의 본 instructor-led 라이브 트레이닝은 모니터링, 알림 및 incident 분석 워크플로우에 LLM과 AI를 통합하려는 관측성 및 SRE 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 고급 실습 세미나는 요구사항 분석부터 프로덕션 준비 완료 코드까지, 인공 지능(AI)이 전체 소프트웨어 라이프사이클을 어떻게 가속화할 수 있는지 이해하고자 하는 소프트웨어 엔지니어, 아키텍트, 기술 리더, 엔지니어링 관리자 및 배포 팀을 위해 설계되었습니다.

부산(온라인 또는 대면)에서 진행되는 이 강사 직접 실습 교육은 비즈니스 애플리케이션을 위한 AI 에이전트를 빌드하고 테스트하며 배포하기 위해 Microsoft Azure를 활용하고자 하는 초급/중급/고급 개발자 및 기술 전문가를 대상으로 합니다.

교육이 끝나면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다: Azure의 AI 에이전트 아키텍처 이해, 작동하는 에이전트 생성 및 구성, 에이전트를 비즈니스 지식 소스에 연결, 에이전트의 평가 및 배포 준비.

이 부산에서 제공되는 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장 방문)은 코딩 작업 자동화, 코드 검토 및 터미널에서의 다단계 워크플로우 실행을 위해 OpenAI Codex CLI를 활용하고자 하는 소프트웨어 개발자 및 DevOps 팀을 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마친 참가자는 Codex CLI를 설치하고 구성하며, 자연어 프롬프트로 작업을 실행하고, 승인 모드를 관리하며, Git 및 CI 파이프라인과 통합할 수 있습니다.

부산(온라인 또는 대면)에서 진행되는 이 instructor-led 실시간 교육은 기능을 자율적으로 구축하고, 테스트를 실행하며, 대규모 코딩 작업을 관리하려는 개발자를 대상으로 합니다.

교육이 완료되면 참가자는 에이전트 모드를 활성화하고, 에이전트 루프 내에서 계획을 세우며 반복 작업을 수행하고, 터미널 명령을 실행하며, 엔터프라이즈 거버넌스를 구현할 수 있게 됩니다.

이 부산(온라인 또는 오프라인)에서 진행하는 Instructor-led 실습 교육은 Cursor를 활용하여 기능을 더 빠르게 구축하고, 파일 간 리팩토링을 수행하며, 팀 전체의 AI 워크플로우를 관리하고자 하는 개발자 및 리더를 대상으로 합니다.

교육이 끝나는 시점에 참가자들은 컴포저와 에이전트 모드를 사용해 탐색하는 방법, 컨텍스트 인식 채팅으로 코드를 타겟팅하는 방법, 팀 워크스페이스 배포 방법, 그리고 Cursor를 버전 제어 시스템과 통합하는 방법을 익히게 됩니다.

부산(온라인 또는 오프라인)에서 진행되는 강사 지도 실시간 교육으로, RAG, 워크플로 자동화 및 운영 가드레일을 갖추고 엔터프라이즈 AI 에이전트를 구축하고자 하는 중급 수준의 솔루션 아키텍트, AI 엔지니어, 개발자 및 기술 제품 팀을 대상으로 합니다.

수업이 끝날 즈음이 되면 참가자는 ADP 기반 에이전트 설계, 지식 파이프라인 작성, 워크플로 및 다중 에이전트 패턴 조정, 그리고 프로덕션 가드레일 적용 방법을 이해하게 됩니다.

이 강사 주도型 실시간 교육은 부산(온라인 또는 현장)에서 초급/중급/고급 수준 개발자 및 기술 실무자를 대상으로 하며, Google Cloud를 사용하여 작업을 자동화하고, 도구를 사용하고, 비즈니스 데이터와 협업할 수 있는 AI 에이전트를 구축하고자 합니다.

교육이 끝날 때까지 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다: AI 에이전트 개념 설명, Vertex AI를 사용한 에이전트 구축, 외부 도구 및 데이터에 에이전트 연결, 비즈니스 사용 사례를 위한 에이전트 배포.

부산에서 제공되는 이 강사 주도 실시간 트레이닝은 개발작업을 자동화하고, 인프라를 관리하며, 지속 가능한 AI 워크플로우를 구축하기 위해 헤르메스 에이전트를 활용하고자 하는 개발자 및 DevOps 전문가들을 대상으로 합니다.

트레이닝이 종료되면 참가자는 헤르메스 에이전트를 설치하고 구성하며, 다양한 플랫폼에서 상호작용하고, 40개 이상의 내장 도구를 사용하고, 여러 백엔드에 배포하는 방법을 배웁니다.

이 부산(온라인 또는 오프사이트)에서의 강사 주도.live 연수는 업무를 자동화하고, 재사용 가능한 AI 기반 프로세스를 생성하며, 팀 생산성을 개선하기 위해 Hermes Agent를 활용하고자 하는 비즈니스 사용자, 운영 팀 및 기술 전문가를 대상으로 합니다.

이 연수를 마치면 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다: Hermes Agent의 기본 사항 설명, 핵심 기능 설정 및 사용, 실무 워크플로우 구축, 그리고 효과적인 운영 실천 방법 적용.

부산(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 트레이닝은 Hermes Agent를 사용하여 코드 보조를 위한 안전하고 로컬인 AI 워크플로우를 설계하고 실행하고자 하는 개발자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다: Hermes Agent 개념을 설명하고, 안전한 로컬 에이전트 환경을 설정하며, 실제적인 코딩 워크플로우를 구축하고, 안전성 및 거버넌스 제어 장치를 적용합니다.

이 부산에서의 강사 진행 실시간 교육은 Ollama와 오픈 모델을 사용하여 내부 인프라상에서 사설 에이전트형 AI 솔루션을 구축하고 실행하려는 개발자 및 기술 팀을 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자는 Ollama 설치 및 구성, 로컬에서의 오픈 모델 평가 및 실행, 간단한 에이전트 및 검색 기반 워크플로우 생성, 규제 환경을 위한 보안 및 거버넌스 컨트롤 적용 방법을 익히게 됩니다.

이 부산에서 진행되는 강사 주도 실시간 교육은 MCP 호환 도구 서버를 구축하고 에이전트 클라이언트에 통합하고자 하는 백엔드 개발자를 대상으로 합니다.

교육을 마친 참가자는 MCP 서버를 구현하고, Claude Code 및 OpenClaude에 연결하고, 전송 방식을 전환하며, 내부 도구 레지스트리를 유지할 수 있습니다.

부산에서 진행되는 이 instructor 주도 실시간 트레이닝(온라인 또는 온사이트)은 MCP를 사용하여 AI 어시스턴트를 외부 도구, 데이터 및 엔터프라이즈 서비스와 연결하고자 하는 초급/중급/고급 수준의 AI 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마칠 때쯤이면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다: MCP 개념을 설명하고, 주요 아키텍처 구성 요소를 식별하며, 기본 통합을 설정하고, 보안 모범 사례를 적용합니다.

부산 (온라인 또는 대면)에서 진행되는 이 인솔 강사 기반의 라이브 교육은 OpenAI API를 활용하여 추론 능력을 갖추고 도구를 사용할 수 있으며 다단계 작업을 완료할 수 있는 AI 에이전트를 구축하고자 하는 초급부터 중급 수준까지의 개발자 및 기술 팀을 대상으로 합니다.

교육이 종료되면 참가자는 에이전트 워크플로우 설계, 도구 및 외부 데이터 연결, 컨텍스트 및 응답 관리, 그리고 비즈니스 활용을 위한 에이전트 테스트를 수행할 수 있게 됩니다.

이 부산에서 진행되는 강사主导 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 채팅 및 도구 통합을 통해 업무를 자동화하는 실용적인 AI 에이전트를 구축하고 실행하고자 하는 중급/고급 개발자 및 기술 전문가를 대상으로 합니다.

교육 완료 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다: OpenClaw 설치 및 구성, LLM 공급자 연결, 자동화를 위한 기술 사용 및 적응, 기본 보안 및 운영 가드레일 적용.

부산(온라인 또는 오프사이트)에서 진행되는 이 강사 주도.live 교육은 경량화된 맞춤형 터미널 에이전트 워크플로우를 구축하기 위해 Pi를 활용하고 싶은 시니어 개발자를 대상으로 합니다.

교육 종료 후 참가자는 Pi를 설치하고, TypeScript 스킬을 통해 확장하며, 워크플로우를 팀 기준에 맞게 조정하고, npm을 통해 확장 기능을 공유할 수 있게 됩니다.

이 부산 (온라인 또는 대면) 실시간 강사 지도형 교육은 Pi Coding Agent를 사용해 코드를 생성하고, 변경 사항을 검토하며, 터미널 기반 개발 워크플로우를 간소화하고자 하는 개발자를 대상으로 합니다.

교육을 마친 후에는 Pi Coding Agent의 개념을 설명하고, 도구를 효과적으로 설정 및 사용하며, 실용적인 코딩 작업에 적용하고, 안전한 팀 워크플로우를 채택할 수 있습니다.

본 부산 (온라인 또는 대면) 강사 주도형 라이브 교육은 Windsurf을 사용하여 대화식으로 기능을 구현하고, IDE 내부에서 터미널 워크플로우를 실행하며, 코드베이스 전반에 걸쳐 리팩토링하고자 하는 개발자를 대상으로 합니다.

교육이 끝나면 참가자들은 Cascade를 사용하여 탐색하고, 편집기 내에서 터미널 명령어를 실행하며, 예측 기반 수정을 활용하고, 고유한 기술 스택에 맞게 Windsurf을 사용자 정의하는 방법을 습득하게 됩니다.