서울 AI Agents 과정

이 강사 주도의 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장)은 DeepSeek을 활용하여 지능형 AI 에이전트와 자율 시스템을 구축하고자 하는 고급 AI 엔지니어, 로봇 개발자, 자동화 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• DeepSeek AI 모델의 구조와 기능을 이해합니다.
• DeepSeek을 AI 에이전트에 통합하여 의사 결정 및 자동화에 활용합니다.
• 강화 학습 기술을 사용하여 자율 시스템을 훈련합니다.
• AI 주도의 자율 에이전트를 실제 환경에 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.

인공지능 기반 자동화는 노코드 플랫폼의 유연성과 대규모 언어 모델 및 자율 에이전트의 지능을 결합하여 확장 가능한 지능형 시스템을 생성합니다.

이 강사는 중급 전문가들을 대상으로 하여 AI 기반 의사결정, 오케스트레이션 및 자체 실행 기능을 강화한 자동화 파이프라인을 설계, 구축 및 최적화하는 방법을 배웁니다.

이 강의를 마치면 참여자들은 다음을 할 수 있습니다:

• AI 해석 및 응답을 강화한 노코드 자동화 워크플로우를 설계합니다.
• 프로밋 체이닝, 웹훅 트리거 및 API를 사용하여 확장 가능한 논리 흐름을 구축합니다.
• 서비스를 연결하고 데이터를 자율적으로 해석하는 지능형 앱을 생성합니다.
• 목표 지향적인 행동 계획 및 실행이 가능한 AI 에이전트를 이해, 설계 및 배포합니다.

강좌 형식

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

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 배열하십시오.

서울(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.

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 서울 (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 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 서울 (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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 제공하는 라이브 강좌로, 중간 수준부터 고급 수준의 의료 전문가와 AI 개발자들을 대상으로 합니다. 이들은 AI 기반 의료 솔루션을 구현하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 의료 및 진단에서의 AI 에이전트의 역할을 이해합니다.
• 의료 이미지 분석 및 예측 진단을 위한 AI 모델을 개발합니다.
• AI를 전자 건강 기록(EHR)과 임상 워크플로우에 통합합니다.
• 의료 규제 및 윤리적 AI 관행 준수를 보장합니다.

이 강사는 서울 (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.

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.

서울에서 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.

• 다중 에이전트 시스템의 원칙과 아키텍처를 이해합니다.
• 에이전트 협업을 위한 조율 전략을 설계합니다.
• 에이전트 간 통신 및 협상 프로토콜을 구현합니다.
• AgentCore를 사용하여 확장 가능한 기업용 다중 에이전트 솔루션을 배포합니다.

코스 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• AgentCore 조율 기능을 활용한 실습 실험실.
• 기업 다중 에이전트 응용 프로그램의 사례 연구.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주세요.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 기업 환경에서 CrewAI을 사용하여 보안적이고 규정 준수하는 에이전트 워크플로를 구축하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 여러 에이전트를 포함하는 보안적이고 감사 가능한 워크플로 디자인.
• 자율 시스템 내 데이터 프라이버시 전략 구현.
• 로깅, 거버넌스 및 규정 준수 메커니즘 통합.
• 프로덕션 환경에서 보안적인 CrewAI 기반 시스템 배포 및 모니터링.

이 강사는 서울(온라인 또는 현장)에서 진행되는 라이브 교육과정은 Agentic AI 프레임워크를 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 개발하고 최적화하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육과정을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 멀티 에이전트 환경에서 Agentic AI의 원리를 이해합니다.
• 자율적으로 상호작용하는 AI 기반 에이전트를 개발합니다.
• 적응형 AI 행동에 대한 강화 학습을 구현합니다.
• 멀티 에이전트 협력과 경쟁을 최적화합니다.
• 로봇공학, 게임, 기업 자동화에서 Agentic 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.

AgentCore는 완전히 관리되는 AI 에이전트를 구축, 향상시키고 모니터링하는 과정을 단순화하여 대규모 배포를 위한 통합 서비스 패키지를 제공합니다.

이 강사는 초보자부터 중급자 수준의 실습자에게 온라인 또는 오프사이트에서 직접 제공하는 라이브 트레이닝으로, AgentCore를 사용하여 실제 환경에 사용할 수 있는 AI 에이전트를 만들어보는 경험을 제공합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참여자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• AgentCore의 AI 에이전트 개발 핵심 기능을 이해합니다.
• 관리 서비스 사용하여 간단한 AI 에이전트를 설계하고 구성합니다.
• 에이전트 기능을 향상시키기 위해 워크플로를 통합합니다.
• 제품 환경에서 AI 에이전트를 배포하고 모니터링합니다.

과정의 형식

• 상호작용을 통한 강의와 논의.
• AgentCore 서비스에 대한 실습 실습.
• 에이전트 개념에서 배포까지의 유도된 연습.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 맞춘 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 안내해드릴 수 있도록 문의하세요.

이 온라인 또는 현장 강사 지도 라이브 교육은, CrewAI를 활용하여 지능적이고 도메인 특화 비즈니스 에이전을 만드는 것을 목표로 하는 중급 수준의 비즈니스 및 AI 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• CrewAI의 아키텍처와 비즈니스 사용 사례에서의 관련성을 이해합니다.
• 역할, 도구, 메모리를 사용하여 비즈니스 지향 에이전을 만듭니다.
• 에이전트 크루를 구성하여 비즈니스 워크플로우를 수행합니다.
• 금융, 마케팅, 고객 지원 등 실전 시나리오에서 CrewAI를 적용합니다.

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.

AutoGen은 Microsoft에서 제공하는 오픈 소스 프레임워크로, LLM, 도구, 메모리 및 사용자 상호작용을 활용한 다중 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

이 강사는 주재하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AutoGen의 Python-기반 API, 함수 호출 기능 및 모듈형 도구 체인을 사용하여 깊이 맞춤화된 에이전트를 설계하고 배포하고자 하는 고급 개발자 및 아키텍트를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 역할별 논리와 도구 라우팅을 가진 맞춤형 에이전트를 개발합니다.
• 고급 함수 호출 및 문맥 전환을 사용하여 동적인 워크플로우를 구축합니다.
• 에이전트 팀 내에서 메모리 모듈과 계획 프레임워크를 구현합니다.
• 다중 에이전트 오류 상태와 적응형 재시도 메커니즘을 처리합니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 수많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면, 연락하여 조치를 취해 주시기 바랍니다.

AgentCore는 메모리 지속성, 안전한 코드 해석기, 브라우저 도구를 제공하여 AI 에이전트가 상호작용적이고, 동적이고, 맥락 인식 가능한 경험을 제공할 수 있도록 합니다.

이 온라인 또는 현장 강습은 AI 에이전트를 설계하고 배포하여 장기적인 맥락 보존, 즉각적인 계산, 웹 UI와의 직접적인 상호작용을 수행할 수 있도록 하려는 중급에서 고급 수준의 기술 전문가를 대상으로 합니다.

이 강습을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 상태가 있는, 맥락 인식 가능한 워크플로우를 위해 AgentCore 메모리를 구현합니다.
• 동적 계산 및 변환을 위해 안전한 코드 해석기를 활용합니다.
• 실시간 데이터 검색 및 UI 상호작용을 위해 브라우저 도구를 통합합니다.
• 분석, 고객 지원, 연구 사례를 위한 상호작용 에이전트를 설계합니다.

강좌 형식

• 상호작용적인 강의와 토론.
• AgentCore 메모리와 도구에 대한 실습 실습.
• 분석, 자동화 및 고객 지원 시나리오에서의 사례 연구.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조치하시기 바랍니다.

이 강사는 이끄는 실시간 교육(서울 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.

이 인스트럭터 주도형 라이브 교육(온라인 또는 오프라인)은 CrewAI 시스템을 확장하고, 기업 도구와 통합하며, 프로덕션 환경에서 자동화 솔루션을 배포하고자 하는 중급부터 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• CrewAI을 사용하여 확장 가능한 멀티 에이전트 시스템을 설계할 수 있습니다.
• 에이전트를 Slack, 데이터베이스, API와 같은 기업 도구와 통합할 수 있습니다.
• 에이전트의 동작을 모니터링, 로깅, 진단할 수 있습니다.
• 프로덕션 환경에서 CrewAI 솔루션을 배포, 관리, 확장할 수 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 라이브 교육 과정으로, Grok AI를 콘텐츠 전략과 소셜 미디어 워크플로우에 통합하고자 하는 중급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Grok AI를 콘텐츠 아이디어 생성과 생성에 활용할 수 있습니다.
• AI 기반 응답으로 소셜 미디어 참여도를 최적화할 수 있습니다.
• 게시물 일정 관리와 트렌드 분석을 자동화할 수 있습니다.
• AI를 활용하여 개인화된 대상자 타겟팅을 할 수 있습니다.
• 소셜 미디어 마케팅에서 AI의 윤리적이고 효과적인 사용을 보장할 수 있습니다.

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.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝은 온라인 또는 현장(onsite) 모두에서 진행되며, 복잡한 비즈니스 및 기술 시나리오에서 Agentic AI를 활용하여 의사결정을 하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• AI의 자율 의사결정 원칙을 이해합니다.
• 최소한의 인간 개입으로 작동하는 AI 에이전트를 설계하고 구현합니다.
• Agentic AI를 자동화 워크플로우와 비즈니스 시스템에 통합합니다.
• 효율성과 확장성을 위한 AI 기반 의사결정 과정을 최적화합니다.
• AI 자율성에 대한 규정 준수, 보안 및 윤리적 고려 사항을 보장합니다.

서울에서 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.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 CrewAI을 사용하여 복잡한 워크플로우, 이벤트 트리거 및 도구 통합을 갖춘 맞춤형 멀티 에이전트 시스템을 설계하고 구현할 수 있도록 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 전문화된 역할과 도구를 가진 맞춤형 AI 에이전트를 설계하고 구축합니다.
• 복잡한 이벤트 기반 멀티 에이전트 작업 흐름을 구현합니다.
• CrewAI 시스템 내에서 외부 API 및 데이터 파이프라인을 통합합니다.
• 멀티 에이전트 시스템의 조정, 오류 처리 및 실행 효율성을 최적화합니다.

AutoGen Studio는 코딩 없이 LLM 기반 멀티 에이전트 워크플로우를 생성하고 관리하는 시각적 환경을 제공합니다.

이 강사는 초급자에서 중급자 수준의 비즈니스 및 혁신 전문가를 대상으로 하며, AutoGen Studio를 사용하여 내부 자동화 또는 AI 강화된 제품 개발을 위해 에이전트 상호작용을 시각적으로 설계, 테스트 및 정제하는 방법을 배웁니다.

이 강의를 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 노코드 인터페이스를 사용하여 멀티 에이전트 워크플로우를 생성합니다.
• AutoGen Studio를 사용하여 에이전트 역할, 프롬프트, 목표를 정의합니다.
• 에이전트 간의 메시지 흐름을 시각화하고 관리합니다.
• 에이전트 논리에 오류 처리 및 컨텍스트 정제를 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 다양한 연습 문제.
• 실습 환경에서 직접 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 커스터마이징을 의뢰해 주십시오.

이 인스트럭터가 직접 이끌어가는 라이브 교육(서울 온라인 또는 현장)은 기업 워크플로우에 Grok AI를 맞춤화하고 통합하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Grok AI의 아키텍처와 API 기능에 대해 이해합니다.
• 특정 비즈니스 요구에 맞춰 Grok AI를 맞춤화합니다.
• Grok AI를 기업 시스템과 자동화 도구에 통합합니다.
• 효율성과 확장성을 위해 AI 주도 워크플로우를 최적화합니다.
• 보안, 준수, 그리고 책임 있는 AI 사용을 보장합니다.

AgentCore는 조직이 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 보안, 감사 가능한, 규정을 준수하는 AI 에이전트 시스템을 설계하고 운영할 수 있도록 하는 내장 식별, 관찰 가능성 및 준수 기능을 제공하여 기업 환경에서 AI 에이전트를 책임감 있게 배포할 수 있게 합니다.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 고급 수준의 실습자가 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 보안, 감사 가능한, 규정을 준수하는 AI 에이전트 시스템을 설계하고 운영할 수 있도록 목표로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 에이전트용 기업 식별 및 권한 부여 모델 구현.
• 구조화된 로깅, 메트릭 및 추적을 통해 관찰 가능성 활성화.
• 규정 준수 제어 적용하여 규제 프레임워크에 부합.
• 에이전트 활동 감사 및 세션 수준 보안 제어 유지.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• AWS 보안 및 모니터링 도구와 함께 하는 실습 실습.
• 규제된 기업 환경에서의 사례 연구.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 연락하여 문의해 주세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 중급 전문가를 대상으로 원격 팀 협업을 위한 AI 기반 워크플로우와 Read AI 분석을 사용하여 원격 팀 협업을 효율적으로 운영할 수 있도록 돕습니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Read AI를 사용하여 완전한 원격 팀 회의 워크플로우를 설계합니다.
• 회의 부담을 줄이기 위해 후속 조치와 문서 작성 작업을 자동화합니다.
• 동기적 및 비동기적 협업에 AI 요약을 활용합니다.
• Read AI 인사이트를 통해 팀 참여도와 책임을 추적합니다.

이 인스트럭터 주도, 라이브 교육 (온라인 또는 현장) 과정은 Read AI를 Slack, CRM 시스템 및 Notion과 통합하여 업무 흐름을 자동화하고 팀 효율성을 향상시키려는 중급자에서 고급자 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• Read AI를 Slack, Salesforce, Notion 및 유사한 도구와 연결합니다.
• 플랫폼 간 회의 요약 및 작업 항목의 자동 전달을 설정합니다.
• Read AI 데이터를 CRM 시스템 및 작업 보드와 동기화합니다.
• 통합 문제 해결 및 팀 요구에 맞춘 구성 최적화

AgentCore 런타임 & 게이트웨이는 AWS 서비스 페어링으로, AI 에이전트를 외부 시스템과의 원활한 통합을 통해 패키징, 배포 및 안전하게 노출하는 것을 목표로 합니다.

이 강사는 에이전트 프로토타입을 프로덕션으로 전환하여 AgentCore 런타임을 배포에, 게이트웨이를 안전 연결 및 API 통합에 마스터하려는 중급 수준의 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있을 것입니다:

• AgentCore 런타임 환경을 구축하고 에이전트를 배포하기 위해 패키징합니다.
• 게이트웨이를 통해 인증된, 속도 제한된 엔드포인트를 통해 에이전트를 노출합니다.
• 안정된 계약서를 사용하여 에이전트 워크플로우에 외부 도구와 API를 통합합니다.
• 프로덕션 운영을 위한 가시성, 로깅 및 사용량 모니터링을 기구합니다.

코스의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 런타임 배포 및 게이트웨이 통합을 위한 실습 랩.
• 신뢰성, 보안 및 롤아웃에 중점을 둔 실습 연습.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 문의해 주십시오.

AutoGen for Enterprise AI Automation은 AutoGen 프레임워크를 사용하여 복잡한 비즈니스 운영을 자동화하기 위해 확장 가능한 지능형 에이전트 시스템을 구현하는 데 중점을 둔 실습 중심의 강좌입니다.

이 강의는 AutoGen 프레임워크를 사용하여 기업 플랫폼과 프로세스에 다중 에이전트 아키텍처를 배포하고자 하는 중급에서 고급 수준의 AI 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참여자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• AutoGen과 LLM 에이전트를 사용하여 기업 워크플로를 설계하고 자동화합니다.
• 고급 오케스트레이션과 컨텍스트 처리를 위해 AutoGen을 LangChain과 통합합니다.
• RAG 파이프라인을 구축하고 기업 데이터를 연결하여 컨텍스트 기반 자동화를 구현합니다.
• Slack, Jira, SharePoint와 같은 기업 플랫폼에 에이전트를 연결합니다.
• 생산 환경에서 AutoGen 배포를 확장하고 모니터링합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현.

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌를 맞춤형으로 요청하려면 연락하여 안내를 받으세요.

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 서울 (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 온라인 또는 현장 강사 주도의 라이브 교육은 실세계 사용 사례와 도구 통합을 통해 CrewAI을 사용하여 비즈니스 및 기술 워크플로를 자동화하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• CrewAI의 아키텍처와 핵심 원리를 이해합니다.
• 여러 협력 에이전트를 포함한 워크플로를 설계합니다.
• CrewAI을 APIs, 도구 및 외부 시스템과 통합합니다.
• 실세계 자동화 사용 사례를 구현하고 조율합니다.

이 인스트럭터-리드, 라이브 트레이닝은 서울 (온라인 또는 현장에서) 중급 비즈니스 전문가를 대상으로 Grok AI를 활용하여 비즈니스 분석, 워크플로우 자동화, 생산성 향상을 목표로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Grok AI의 비즈니스에서의 능력과 응용을 이해합니다.
• 시장 조사와 경쟁 분석을 위해 Grok AI를 활용합니다.
• AI 기반 워크플로우를 사용하여 일상적인 비즈니스 작업을 자동화합니다.
• 전략적 의사결정에 AI 생성 인사이트를 활용합니다.
• Grok AI로 팀 협업과 생산성을 향상시킵니다.

이 강사는 서울(온라인 또는 현장에서) 초보자 수준의 전문가들을 대상으로 하여 현실 세계의 응용 프로그램에서 간단한 AI 에이전트를 이해하고 생성할 수 있도록 설계되었습니다.

이 교육이 끝난 후, 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• AI 에이전트의 기본 개념을 이해합니다.
• 다양한 AI 에이전트 유형과 그 응용 프로그램을 식별합니다.
• 실용적인 작업을 위해 기본 AI 에이전트를 설계하고 구현합니다.
• AI 에이전트를 구축하기 위한 도구와 프레임워크를 탐색합니다.

이 강사는 서울 (온라인 또는 현장에서) 직접 교육을 통해 초급 수준의 전문가가 CrewAI의 기본 개념을 탐구하고 간단한 다중 에이전트 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• CrewAI의 아키텍처와 설계 원리를 이해합니다.
• 에이전트 팀 내에서 역할, 작업 및 흐름을 정의합니다.
• CrewAI의 프레임워크를 사용하여 협업 워크플로를 생성합니다.
• 기본 다중 에이전트 시나리오를 구축, 테스트 및 실행합니다.

Amazon Bedrock AgentCore는 메모리, 관찰 가능성, 보안 ID 관리 통합 지원을 제공하는 AI 에이전트를 구축, 배포 및 확장하는 데 필요한 기업용 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인으로 또는 현장에서 제공되는 실시간 교육으로, AWS Bedrock AgentCore를 사용하여 에이전트형 AI 시스템을 설계, 보호 및 운영하고자 하는 중간 수준부터 고급 수준의 엔지니어와 아키텍트를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• AgentCore의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• Runtime 및 Gateway를 사용하여 AI 에이전트를 배포 및 관리합니다.
• 지속적인 메모리와 상태 기반 상호작용을 구현합니다.
• ID, 관찰 가능성 및 규정 준수 제어를 적용합니다.
• 대규모 엔터프라이즈 워크플로우를 위한 다중 에이전트 시스템을 설계합니다.

과정 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• AgentCore를 사용한 AWS 실습 세션
• 배포 및 모니터링 시나리오를 위한 실습 연습

과정 커스터마이징 옵션

• 이 과정을 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤형 교육을 신청해 주세요.

이 강사는 주도하는 실시간 훈련(서울 온라인 또는 현지)은 Grok AI의 기능, 사용 사례 및 잠재적인 응용 프로그램을 이해하고자 하는 초보 전문가를 대상으로 합니다.

이 강습을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Grok AI가 무엇인지 다른 챗봇과 어떻게 다른지 이해합니다.
• Grok AI의 주요 기능 및 기능을 탐색합니다.
• 개인용 및 비즈니스 용도로 Grok AI를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
• 생산성, 창의성 및 문제 해결에 Grok AI를 활용합니다.
• AI 챗봇의 윤리적 고려 사항과 제한을 인식합니다.

대형 언어 모델(LLM) 에이전트 시스템 구축 (AutoGen)

Microsoft의 AutoGen 프레임워크를 활용하여 다중 에이전트 시스템을 개발하는 데 중점을 둔 실습 중심의 과정입니다.

이 강사 지도형 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AutoGen와 Python, 그리고 LLMs을 사용하여 다중 에이전트 시스템을 설계, 구현, 조율하고자 하는 중급 AI 및 자동화 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AutoGen 프레임워크를 사용하여 다중 에이전트 아키텍처를 설계할 수 있습니다.
• 에이전트 역할, 기능, 조정 행동을 구성할 수 있습니다.
• 에이전트 상호작용을 위한 기능 호출 및 메모리 처리 방법을 사용할 수 있습니다.
• 실제 사용 사례에 맞춘 Python-기반 LLM 에이전트 워크플로우를 구축하고 테스트할 수 있습니다.

과정의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 연습과 실습
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조율해 주세요.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 제공되는 초급 수준의 전문가를 대상으로 한 실습 중심의 라이브 교육입니다. 이 교육은 Read AI을 사용하여 회의 요약, 주요 통찰력 추출, 최소한의 수작업으로 작업 항목 생성 방법을 배우려는 분들을 위한 것입니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 주요 플랫폼에서 Read AI을 설정하고 구성합니다.
• 회의 요약을 자동으로 생성하고 작업 항목을 식별합니다.
• Read AI이 제공하는 참여도와 감정 분석을 해석합니다.
• 팀 협업을 위해 요약을 공유, 편집 및 효과적으로 정리합니다.

이 1일 워크숍은 개발자, 데이터 과학자, 그리고 AI 열성가들을 위한 것으로, AutoGen v0.4를 사용하여 에이전트형 AI 시스템의 힘을 이해하고 활용하는 데 도움을 줍니다.AutoGen v0.4.

Large Language Models (LLMs)에 의해 구동되는 다중 에이전트 애플리케이션을 구축, 관리, 배포하는 방법을 배우는 실습과 실습 시연을 통해 배우게 됩니다.

이 강의가 끝날 때쯤, AutoGen의 계층적 아키텍처에 대한 견고한 기초를 쌓고, 에이전트 간의 비동기 통신을 마스터하며, 확장 가능한 지능형 LLM 기반 애플리케이션을 개발하는 데 있어 실제 사용 사례와 최선의 실습 방법을 탐구하게 됩니다.