코스 개요

AI 에이전트 입문

  • AI 에이전트란?
  • AI 에이전트의 유형: 반응형, 예측형, 하이브리드형
  • 실제 시나리오에서의 AI 에이전트 응용

기본 설계 원칙

  • AI 에이전트의 주요 구성 요소
  • 에이전트-환경 상호 작용
  • 에이전트 기반 모델링 소개

간단한 AI 에이전트 구축

  • AI 에이전트 개발을 위한 도구와 프레임워크 개요
  • 실습: Rasa를 사용한 기본 챗봇 만들기
  • 에이전트 행동의 맞춤화

고급 AI 에이전트 기능

  • 자연어 이해 통합
  • 머신 러닝 모델 통합
  • 에이전트 응답의 개인화

실제 활용 사례

  • 고객 서비스에서의 AI 에이전트
  • 가상 비서와 개인 생산성 도구
  • 상호 작용형 교육 도구

성능 최적화

  • 에이전트 효율성 향상
  • 확장성 고려 사항
  • KPI를 통한 에이전트 성공 측정

윤리적 및 사회적 영향

  • AI 에이전트의 편향 문제 해결
  • 프라이버시 및 데이터 보안 보장
  • AI 규제 준수

과제와 미래 방향

  • 확장성과 성능 제한
  • AI 에이전트 배포의 윤리적 고려 사항
  • AI 에이전트 기술의 신규 동향

요약 및 다음 단계

요건

  • 인공지능 개념에 대한 기본적인 이해
  • 파이썬 프로그래밍에 대한 이해

대상자

  • AI 애호가
  • IT 전문가
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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