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
 21 Hours

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