Course Outline

Agentic AI 소개

  • AI에서 에이전트 기능 정의
  • 기존 AI 에이전트와 에이전트 AI 에이전트의 주요 차이점
  • 다양한 산업에서의 에이전트 AI 활용 사례

Goal-Driven AI Agents 개발

  • 자율적 목표 설정 및 우선순위 지정 이해
  • 자기개선을 위한 강화학습 구현
  • 피드백 루프를 기반으로 AI 에이전트 동작 미세 조정

다중 에이전트Collaboration 및 조정

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

적응형 AI-인간 상호작용

  • 사용자 행동에 따른 AI 대응 개인화
  • 상황 인식 및 동적 의사 결정
  • 지능적이고 반응성 있는 AI 에이전트를 위한 UX 디자인

애플리케이션에 Agentic AI 배포

  • API 및 타사 도구와 에이전트 AI 통합
  • AI 배포에서 확장성과 효율성 보장
  • 성공적인 에이전트 AI 구현에 대한 사례 연구

윤리적 고려 사항 및 과제

  • AI 에이전트의 자율성과 제어의 균형
  • AI 편견과 윤리적 문제 해결
  • 자율 AI 시스템을 위한 규제 프레임워크

Agentic AI의 미래 동향

  • AI 자율성의 새로운 발전
  • 새로운 기술을 통한 에이전트 기능 확장
  • AI 기반 자동화 및 의사 결정에 대한 예측

요약 및 다음 단계

Requirements

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

청중

  • 자율 시스템을 강화하는 AI 개발자
  • AI 기반 워크플로를 최적화하는 자동화 엔지니어
  • UX 디자이너, 인간-에이전트 상호작용 개선
 14 Hours

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