Agentic AI in Multi-Agent Systems 교육 과정
Agentic AI은 다중 에이전트 시스템에서 핵심적인 역할을 하며 자율 에이전트가 복잡한 환경에서 상호 작용하고 협업하며 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Agentic AI 프레임워크를 사용하여 다중 에이전트 시스템을 개발하고 최적화하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 다중 에이전트 환경에서 Agentic AI의 원리를 이해합니다.
- 자율적으로 상호작용하는 AI 기반 에이전트를 개발합니다.
- 적응형 AI 동작을 위한 강화 학습을 구현합니다.
- 다중 에이전트 간 협업과 경쟁을 최적화합니다.
- Agentic AI을 로봇공학, 게임 및 엔터프라이즈 자동화에 적용합니다.
과정 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 연습과 실습이 많아요.
- 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.
코스 사용자 정의 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.
Course Outline
다중 에이전트 시스템 소개
- 다중 에이전트 시스템 및 해당 응용 프로그램 정의
- 자율 에이전트 상호 작용에서 Agentic AI의 역할
- 다중 에이전트 조정의 과제
다중 에이전트 환경을 위한 Agentic AI 개발
- 자율 AI 에이전트 설계
- 에이전트 커뮤니케이션 및 의사 결정 전략
- 다중 에이전트 AI를 위한 시뮬레이션 환경
Reinforcement Learning Agentic AI에 대하여
- 다중 에이전트 시스템에 강화 학습 적용
- 적응 행동을 위한 자율 에이전트 교육
- 의사결정에서 탐사와 활용의 균형
Collaboration 및 다중 에이전트 시스템의 경쟁
- 협력 AI 에이전트 전략
- 경쟁적이고 적대적인 AI 상호작용
- 다중 에이전트 환경에서의 새로운 행동
Agentic AI Robotics 및 자동화
- 로봇공학에서의 다중 에이전트 조정
- 군집 지능과 분산된 의사 결정
- 로봇 AI 응용 분야의 사례 연구
Agentic AI Game Development에서
- 다중 에이전트 시뮬레이션에서 AI 기반 NPC 설계
- 대화형 AI 에이전트를 위한 행동 모델링
- 동적 환경에서의 실시간 AI 의사결정
멀티 에이전트 AI 시스템 확장
- 대규모 AI 상호작용을 위한 성능 최적화
- 에이전트 계층 및 역할 기반 의사 결정 관리
- 클라우드 기반 환경과 AI 에이전트 통합
Agentic AI을 통한 다중 에이전트 시스템의 미래
- 자율 AI 협업의 새로운 트렌드
- 딥러닝을 통한 멀티 에이전트 AI 역량 확장
- 다중 에이전트 AI에 대한 윤리 및 규제 고려 사항
요약 및 다음 단계
Requirements
- AI 모델 개발 경험
- 다중 에이전트 시스템 개념 이해
- 강화 학습 및 AI 기반 자동화에 대한 지식
청중
- 자율 에이전트 상호 작용을 연구하는 AI 연구원
- Robotics 다중 에이전트 조정을 설계하는 엔지니어
- AI 기반 NPC 행동을 구현하는 게임 개발자
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