Designing Autonomous Agents for Real-World Applications 교육 과정
자율 에이전트는 실제 애플리케이션에서 복잡하고 역동적인 문제를 해결하는 강력한 도구입니다. 이 과정은 추천 시스템, 프로세스 자동화, 환경 감지와 같은 작업을 수행하는 AI 에이전트를 설계하고 구현하는 데 중점을 둡니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 실제 응용 프로그램을 위한 자율 에이전트의 설계와 개발을 더 깊이 파고들고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 자율 에이전트의 기본 개념을 이해합니다.
- 자율 AI 에이전트의 실제 적용 사례를 살펴보세요.
- 강화 학습을 활용하여 에이전트를 설계, 훈련하고 구현합니다.
- 자동화 및 의사 결정을 위해 기존 시스템에 에이전트를 통합합니다.
- 자율 에이전트를 배치하는 데 있어서 윤리적 고려사항과 과제를 해결합니다.
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
자율 에이전트 소개
- 자율 에이전트란 무엇인가?
- 주요 특징 및 기능
- 산업 전반에 걸친 응용 프로그램
에이전트 디자인의 핵심 개념
- 에이전트 아키텍처 및 유형
- 에이전트 환경 이해
- 다중 에이전트 시스템 및 상호 작용
Reinforcement Learning을 사용하여 AI 에이전트 구축
- 강화 학습(RL) 개요
- 에이전트를 위한 보상 시스템 설계
- OpenAI Gym을 사용하여 에이전트 교육
실용적인 응용 프로그램 개발
- 자율 에이전트를 사용한 추천 시스템 생성
- 프로세스 자동화를 위한 에이전트 구현
- 환경 모니터링 및 감지를 위한 에이전트 사용
기존 시스템에 에이전트 통합
- 외부 API와 통신
- 클라우드 기반 아키텍처에 에이전트 내장
- 기존 도구와의 호환성 보장
과제 및 윤리적 고려 사항 해결
- 예상치 못한 에이전트 동작 처리
- 공정성과 포용성 보장
- 법적 및 윤리적 기준 준수
고급 에이전트 기능 탐색
- 자연어 처리 통합
- 다중 에이전트 협업 활용
- AI로 의사결정 강화
자율 에이전트의 미래 동향
- 에이전트 디자인의 새로운 기술
- 다양한 산업 분야에서 응용 프로그램 확장
- 자율 시스템의 기회와 과제
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신 러닝 개념에 대한 기본 이해
- Python 프로그래밍에 익숙함
- 알고리즘 설계 및 구현 경험
청중
- AI 개발자
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 엔지니어
Open Training Courses require 5+ participants.
Designing Autonomous Agents for Real-World Applications 교육 과정 - Booking
Designing Autonomous Agents for Real-World Applications 교육 과정 - Enquiry
Designing Autonomous Agents for Real-World Applications - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
회원 평가 (1)
강사 실시간으로 질문에 답변합니다.
Adrian
Course - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Machine Translated
Upcoming Courses
Related Courses
Advanced Read AI: Integrating with Slack, CRM, and Notion
7 Hours대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프사이트)은 Read AI을 Slack, CRM 시스템, 그리고 Notion과 같은 플랫폼에 통합하여 워크플로우를 자동화하고 팀 효율성을 개선하려는 중급부터 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
이 교육을 마친 후 참석자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- Read AI을 Slack, Salesforce, Notion 및 유사한 도구와 연결합니다.
- 플랫폼 간에 회의 요약과 행동 사항을 자동으로 전달합니다.
- Read AI 데이터를 CRM 시스템과 작업 보드에 동기화합니다.
- 통합 문제를 해결하고 팀 요구사항에 맞게 구성 최적화를 수행합니다.
AutoGen for Enterprise AI Automation
21 HoursAutoGen for Enterprise AI Automation is a hands-on course focused on implementing scalable, intelligent agent systems to automate complex business operations using the AutoGen framework.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level AI professionals who wish to deploy multi-agent architectures across enterprise platforms and processes using the AutoGen framework.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and automate enterprise workflows using AutoGen and LLM agents.
- Integrate AutoGen with LangChain for advanced orchestration and context handling.
- Build RAG pipelines and connect enterprise data for contextual automation.
- Connect agents with enterprise platforms like Slack, Jira, and SharePoint.
- Scale and monitor AutoGen deployments in production environments.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Building Intelligent Business Agents with CrewAI
14 HoursThis instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level business and AI professionals who wish to create intelligent, domain-specific business agents using CrewAI.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture of CrewAI and its relevance in business use cases.
- Create business-oriented agents using roles, tools, and memory.
- Build agent crews that collaborate to perform business workflows.
- Apply CrewAI in practical scenarios such as finance, marketing, and customer support.
Getting Started with CrewAI
7 HoursThis instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and design principles of CrewAI.
- Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
- Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
- Build, test, and run basic multi-agent scenarios.
CrewAI for Enterprise Automation
14 HoursThis instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to scale CrewAI systems, integrate with enterprise tools, and deploy automation solutions in production environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
- Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
- Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
- Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.
CrewAI for Workflow Automation
14 HoursThis instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and core principles of CrewAI.
- Design workflows involving multiple collaborating agents.
- Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
- Implement and orchestrate real-world automation use cases.
Designing Multi-Agent Systems with CrewAI
14 HoursThis instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design and implement custom multi-agent systems using CrewAI with complex workflows, event triggers, and tool integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
- Implement complex, event-driven multi-agent task flows.
- Integrate external APIs and data pipelines within a CrewAI system.
- Optimize coordination, error handling, and execution efficiency of multi-agent systems.
Introduction to Grok AI: Understanding xAI’s Chatbot
7 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grok AI의 기능, 사용 사례 및 잠재적 응용 프로그램을 이해하고자 하는 초보 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Grok AI이 무엇이고 다른 챗봇과 어떻게 다른지 알아보세요.
- Grok AI의 주요 기능과 기능을 살펴보세요.
- Grok AI을 개인 및 비즈니스 용도로 효과적으로 상호 작용하세요.
- 생산성, 창의성 및 문제 해결을 위한 레버리지Grok AI
- AI 챗봇의 윤리적 고려사항과 한계를 인식하세요.
Grok AI for Business Insights and Productivity
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 비즈니스 분석, 워크플로 자동화 및 생산성 향상을 위해 Grok AI를 활용하려는 중급 수준의 비즈니스 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Grok AI의 비즈니스에서의 역량과 응용분야를 이해하세요.
- 시장 조사 및 경쟁 분석을 위해 레버리지Grok AI를 활용하세요.
- AI 기반 워크플로를 사용하여 일상적인 비즈니스 작업을 자동화합니다.
- AI가 생성한 통찰력을 활용하여 전략적 의사 결정을 내리세요.
- Grok AI를 사용하여 팀 협업과 생산성을 향상하세요.
Customizing and Integrating Grok AI into Workflows
14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grok AI을 엔터프라이즈 워크플로에 사용자 지정하고 통합하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Grok AI의 아키텍처와 API 기능을 이해하세요.
- 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 Grok AI을 사용자 정의하세요.
- Grok AI을 엔터프라이즈 시스템 및 자동화 도구와 통합합니다.
- 효율성과 확장성을 위해 AI 기반 워크플로를 최적화하세요.
- 보안, 규정 준수 및 책임감 있는 AI 사용을 보장하세요.
Building LLM Agent Systems with AutoGen
21 HoursBuilding LLM Agent Systems with AutoGen is a hands-on course focused on developing multi-agent systems using Microsoft’s AutoGen framework for large language models (LLMs).
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI and automation professionals who wish to design, implement, and orchestrate multi-agent systems using AutoGen with Python and LLMs.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design multi-agent architectures using the AutoGen framework.
- Configure agent roles, capabilities, and coordination behaviors.
- Use function-calling and memory handling for agent interactions.
- Build and test Python-based LLM agent workflows for real use cases.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
7 Hours이 1일 워크숍은 개발자, 데이터 과학자 및 AI 애호가를 대상으로 설계되었으며, AutoGen v0.4를 사용하여 에이전트 AI 시스템을 이해하고 활용하는 데 도움을 줄 것입니다.
실습과 실제 시연을 통해 Large Language Models (LLMs)으로 구동되는 다중 에이전트 애플리케이션을 구축, 관리 및 배포하는 방법을 배우게 됩니다.
본 과정을 마치면 AutoGen의 계층적 아키텍처에 대한 확실한 기반을 다지고, 에이전트 간의 비동기 통신을 마스터하며, 확장 가능하고 지능적인 LLM 기반 애플리케이션을 개발하기 위한 실제 사용 사례와 모범 사례를 탐구할 수 있습니다.
Read AI Essentials: Meeting Summaries and Insights
7 Hours대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프사이트)은 회의 요약을 작성하고 핵심 인사이트를 추출하며 최소한의 수동 작업으로 행동 사항을 생성하는 방법을 배우고자 하는 초급 전문가들을 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참석자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- Read AI을 주요 플랫폼의 회의에 설정하고 구성합니다.
- 자동으로 회의 요약을 생성하고 행동 사항을 식별합니다.
- Read AI이 제공하는 참여도 및 감성 분석을 해석합니다.
- 팀 협업을 위해 요약을 효과적으로 공유, 편집하고 정리합니다.
Read AI: Meeting Workflows for Remote Teams
7 Hours대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프사이트)은 AI 기반 워크플로와 Read AI 분석을 사용하여 원격 팀 협업을 간소화하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- Read AI을 사용하여 완전한 원격 팀 회의 워크플로를 설계합니다.
- 회의 부담을 줄이기 위해 자동화된 후속 조치와 문서화를 수행합니다.
- 실시간 및 비실시간 협업을 위한 AI 요약을 활용합니다.
- Read AI 인사이트를 통해 팀의 참여도와 책임감을 추적합니다.
Secure and Compliant Agent Workflows with CrewAI
14 Hours이 온라인 또는 현장 실습 중심의 라이브 교육은 기업 환경에서 CrewAI을 사용하여 안전하고 준수되는 에이전트 워크플로우를 구축하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:
- 다중 에이전트를 포함한 안전하고 감사 가능한 워크플로우를 설계합니다.
- 자율 시스템 내에서 데이터 개인정보 보호 전략을 구현합니다.
- 로깅, 거버넌스, 준수 메커니즘을 통합합니다.
- CrewAI 기반 시스템을 생산 환경에서 배포하고 모니터링합니다.