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.

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.

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.

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 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 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 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.

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.

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.

Amazon Bedrock AgentCore는 다중 에이전트 시스템을 설계, 관리, 운영하기 위한 인프라를 제공합니다. 이를 통해 여러 AI 구동 엔티티 간 협업, 특화, 고급 자동화 패턴이 가능해집니다.

본 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 고급 실무자들이 AgentCore의 운영 및 지배 기능을 활용하여 차세대 다중 에이전트 시스템을 설계, 배포, 최적화하는 방법을 학습하도록 구성되었습니다.

교육 종료 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 다중 에이전트 시스템의 원리와 아키텍처를 이해합니다.
• 에이전트 협업을 위한 운영 전략을 설계합니다.
• 에이전트 간 의사소통 및 협상 프로토콜을 구현합니다.
• AgentCore를 활용하여 확장 가능하고 기업 수준의 다중 에이전트 솔루션을 배포합니다.

교육 형식

• 대화형 강의 및 토론
• AgentCore 운영 기능 실습
• 기업 다중 에이전트 애플리케이션 사례 연구

교육 맞춤 옵션

• 본 교육을 위한 맞춤형 교육 요청은 문의해 주시기 바랍니다.

이 강사 주도의 실시간 교육은 서울 (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.

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.

Mastra는 복잡한 워크플로에서 작동하는 AI 에이전트의 성능을 평가하고, 디버깅하며, 신뢰성을 보장하기 위한 구조화된 도구를 제공하는 프레임워크입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 에이전트의 동작을 철저히 테스트하고, 신뢰성을 개선하며, 측정 가능한 평가 과정을 구현하려는 중급 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같이 자신 있게 수행할 수 있습니다:

• 디버깅 기법을 적용하여 AI 에이전트의 동작 문제를 식별하고 수정합니다.
• 구조화된 지표, 벤치마크 및 품질 점수를 사용하여 에이전트를 평가합니다.
• 신뢰성, 이동, 환영 현상 등을 추적하는 도구와 워크플로를 구현합니다.
• 일관되고 예측 가능한 에이전트 성능을 보장하는 QA 전략을 설계합니다.

코스 형식

• 상호 작용적인 강의와 토론.
• 실습을 통한 디버깅 및 평가 연습.
• 관찰 도구를 사용하여 에이전트 동작을 분석하는 실시간 실험실 분석.

코스 맞춤 옵션

• 요청에 따라 사용자 지정 신뢰성 테스트 시나리오와 업계별 QA 방법을 제공할 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.

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.

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(서울, 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.

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.

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.

Mastra는 분산 시스템 내에서 여러 AI 에이전트가 작동하는 복잡한 워크플로 자동화와 조정을 가능하게 하는 프레임워크입니다.

이 지도자 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 실무자를 대상으로 하며, 규모에 맞는 다중 에이전트 워크플로를 설계, 오케스트레이션하고 운영하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육을 완료하면 참가자는 다음과 같은 기술을 습득하게 됩니다:

• Mastra의 오케스트레이션 기능을 사용하여 복잡한 워크플로를 설계합니다.
• 병렬 또는 종속 작업을 수행하는 여러 에이전트를 조정합니다.
• 워크플로 실행을 위한 모니터링 및 디버깅 도구를 구현합니다.
• 신뢰성, 처리량, 자동화 효율성을 최적화하기 위해 오케스트레이션 논리를 최적화합니다.

코스 형식

• 상호 작용형 강의 및 토론.
• 워크플로 설계 및 자동화 실습.
• 컨테이너 환경에서의 실제 실험실 구현.

코스 맞춤 옵션

• 요청에 따라 사용자 지정 자동화 시나리오, 기업 통합 또는 워크플로 패턴을 제공할 수 있습니다.

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.

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.

Mastra는 프로덕션 환경에서 AI 에이전트의 배포, 확장, 그리고 수명 주기 관리를 간소화하기 위한 운영 프레임워크입니다.

이 강사 주도식 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급에서 고급 수준의 기술 전문가를 대상으로 하며, AI 에이전트를 신뢰성 있고 효율적으로 운영화하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 완료한 후 참석자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Mastra 기반 AI 에이전트를 제어된 프로덕션 환경에 배포할 수 있습니다.
• 플랫폼 기본 원시 데이터를 사용하여 에이전트를 수평적, 수직적으로 확장할 수 있습니다.
• 에이전트의 동작 및 성능을 추적하기 위한 관측성 파이프라인을 구현할 수 있습니다.
• 지연 시간, 비용, 운영 리스크를 줄이기 위해 런타임 구성 최적화를 수행할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 실제 배포 시나리오에 중점을 둔 실습.
• 컨테이너화 및 오케스트레이션 환경을 사용한 라이브 랩 구현.

강의 맞춤 옵션

• 주제, 실습, 업계별 시나리오 등 맞춤 설정이 요청에 따라 가능합니다.

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 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.

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.

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.

AutoGen을 사용한 LLM 에이전트 시스템 구축은 Microsoft의 AutoGen 프레임워크를 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)을 이용하는 다중 에이전트 시스템을 개발하는 실습 중심의 과정입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python과 LLM을 사용하여 AutoGen으로 다중 에이전트 시스템을 설계, 구현, 조율하길 원하는 중급 수준의 AI 및 자동화 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있습니다:

• AutoGen 프레임워크를 사용하여 다중 에이전트 아키텍처를 설계합니다.
• 에이전트 역할, 기능 및 협력 동작을 구성합니다.
• 에이전트 상호 작용을 위한 함수 호출과 메모리 처리를 사용합니다.
• 실제 사례를 위한 Python 기반 LLM 에이전트 워크플로우를 구축하고 테스트합니다.

과정 형식

• 대화형 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실제 실험 환경에서 손으로 구현.

과정 맞춤 옵션

• 이 과정의 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 대면)은 중급 수준의 소프트웨어 개발자와 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다. Mastra를 사용하여 확장성 있고 관찰 가능한 AI 시스템을 구축하고 싶으신 분들을 위해 제공됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Mastra의 아키텍처와 LLM 및 외부 API와의 통합 방식을 이해합니다.
• 타입스크립트를 사용하여 AI 에이전트와 워크플로를 설계하고 구현합니다.
• Mastra의 관찰성과 메모리 도구를 사용하여 에이전트 성능을 모니터링하고 개선합니다.
• Mastra 프레임워크 기능을 활용하여 프로덕션 준비가 된 AI 애플리케이션을 배포합니다.

이 1일 워크샵은 개발자, 데이터 과학자,以及 AI 애호가를 대상으로 설계되었습니다. AutoGen v0.4를 사용하여 에이전틱 AI 시스템의 역량을 이해하고 활용하는 데 도움을 줍니다.

실습과 실제 시연을 결합한 워크샵에서 대형 언어 모델(LLM)로 구동되는 멀티에이전트 애플리케이션을 구축, 관리, 배포하는 방법을 학습합니다.

워크샵이 끝나면 AutoGen의 계층적 아키텍처에 대한 탄탄한 기초를 다지게 되며, 에이전트 간 비동기 통신을 숙달하고, 확장 가능한 지능형 LLM 구동 애플리케이션 개발을 위한 실제 사례와 최선의 방법을 살펴볼 수 있습니다.