Course Outline

Introduction to AI Agents

  • AI 에이전트란 무엇인가요?
  • AI 에이전트 유형: Reactive, proactive 및 hybrid
  • 실제 시나리오에서의 AI 에이전트의 응용

기본 설계 원칙

  • AI 에이전트의 핵심 구성 요소
  • 에이전트-환경 상호작용
  • 에이전트 기반 모델링 소개

간단한 AI 에이전트 구축

  • AI 에이전트 개발을 위한 도구 및 프레임워크 개요
  • 실습: Rasa를 사용하여 기본 챗봇 만들기
  • 에이전트 동작 사용자 정의

고급 AI 에이전트 기능

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

실용적Use Case

  • 고객 서비스의 AI 에이전트
  • 가상 비서 및 개인 생산성 도구
  • 대화형 교육 도구

성능 최적화

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

윤리적 및 사회적 의미

  • AI 에이전트의 편견 해결
  • 개인정보 보호 및 데이터 보안 보장
  • AI 규정 준수

도전과 미래 방향

  • Scala능력 및 성능 제한
  • AI 에이전트 배포 시의 윤리적 고려 사항
  • AI 에이전트 기술의 새로운 트렌드

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 인공지능 개념에 대한 기본 이해
  • Python 프로그래밍에 익숙함

청중

  • AI 애호가
  • IT 전문가
 14 Hours

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