Course Outline

에이전트형 AI와 자율 결정의 소개

  • 에이전트형 AI란 무엇인가?
  • 자율 결정의 주요 구성 요소
  • 전통적인 AI와 자율 AI 에이전트의 비교

자율 AI 에이전트의 아키텍처

  • 다중 에이전트 시스템 이해
  • 강화 학습과 결정 모델
  • AI 에이전트의 적응력과 자율 개선 설계

비즈니스 및 자동화에서의 자율 AI 구현

  • 기업 워크플로우에 AI 에이전트 통합
  • AI 기반 결정 자동화 사례 연구
  • 비즈니스 운영에서의 AI 기반 효율성 최적화

AI 에이전트의 추론 및 계획

  • 지식 기반 결정 모델
  • 목표 지향 추론 및 행동 선택
  • 자율 AI에서의 불확실성 처리

AI 결정 과정 최적화

  • 실세계 응용을 위한 자율 AI 확장
  • 복잡한 결정 환경에서의 AI 성능 조정
  • 편견 최소화 및 AI 기반 결과 개선

보안, 준수, 윤리적 고려 사항

  • 자율 결정에서의 AI 안전 보장
  • 규제 프레임워크와 준수
  • 책임 있는 AI 사용을 위한 모범 사례

자율 AI와 결정의 미래

  • 자율 학습 AI 에이전트의 트렌드
  • 자율 결정 시스템의 새롭게 떠오르는 기술
  • 다양한 산업에서의 에이전트형 AI 응용 확장

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 기반 자동화 경험
  • 강화 학습 및 의사 결정 모델에 대한 이해
  • AI 에이전트 아키텍처에 대한 이해

대상

  • 자율 의사 결정 시스템을 설계하는 AI 개발자
  • AI 에이전트를 워크플로우에 통합하는 자동화 전문가
  • AI를 통한 의사 결정 최적화에 중점을 두는 비즈니스 분석가
 14 Hours

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