Course Outline

에이전틱 AI 소개

  • AI에서의 에이전틱 능력 정의
  • 전통적인 AI 에이전트와 에이전틱 AI 에이전트의 주요 차이점
  • 다양한 산업에서의 에이전틱 AI 사용 사례

목표 지향형 AI 에이전트 개발

  • 자율적인 목표 설정 및 우선순위 지정 이해
  • 자기 개선을 위한 강화 학습 구현
  • 피드백 루프를 통한 AI 에이전트 행동 조정

다중 에이전트 협업 및 조정

  • 협력하고 소통하는 AI 에이전트 구축
  • 에이전틱 시스템에서의 작업 위임 및 역할 할당
  • 다중 에이전트 팀워크의 실제 예시

적응형 AI-인간 상호작용

  • 사용자 행동에 따라 AI 응답 개인화
  • 문맥 인식 및 동적 의사결정
  • 지능적이고 반응적인 AI 에이전트용 UX 디자인

애플리케이션에 에이전틱 AI 배포

  • 에이전틱 AI를 API와 타사 도구와 통합
  • AI 배포의 확장성과 효율성 보장
  • 성공적인 에이전틱 AI 구현 사례 연구

윤리적 고려 사항 및 도전 과제

  • AI 에이전트에서 자율성과 통제 균형 맞추기
  • AI 편향과 윤리적 문제 해결
  • 자율형 AI 시스템을 위한 규제 프레임워크

에이전틱 AI의 미래 동향

  • AI 자율성의 새로운 발전
  • 새로운 기술로 에이전틱 능력을 확장
  • AI 주도 자동화와 의사결정에 대한 예측

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 에이전트 및 자동화에 대한 기본 지식
  • Python 프로그래밍 경험
  • API 기반 AI 통합에 대한 이해

대상

  • 자율 시스템을 향상시키는 AI 개발자
  • AI 기반 워크플로우를 최적화하는 자동화 엔지니어
  • 인간-에이전트 상호작용을 개선하는 UX 디자이너
 14 Hours

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