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Course Outline
소개
첫 번째 봇 구축
- 봇 구성 요소 및 구조 이해
- 녹음 및 재생 기능
- 봇에서 변수와 데이터 유형 사용
- 봇을 사용하여 기본 작업 구현
- 디버깅 및 오류 처리
- 작업 및 흐름 생성을 위한 A360의 주요 기능
고급 봇 개발
- Excel 및 CSV 파일 작업
- Email 자동화
- 웹 및 데이터베이스 자동화 구현
- 데이터 추출을 위한 OCR 사용
- 파이썬 스크립트와 AI 기능 통합
- v11을 통한 A360 고급 기능 활용
배포 및 Management
- 봇 배포 전략
- 봇 스케줄링 및 관리
- 봇 성능 및 분석 모니터링
- 봇의 유지관리 및 업데이트
- 확장 가능한 자동화를 위한 모범 사례
AI 및 인지 자동화를 사용하여 작업
- RPA의 AI 소개
- 지능형 문서 처리를 위한 IQ bot 사용
- Natural Language Processing (NLP) 구현
- Automation Anywhere의 Machine Learning 모델
모범 사례 및 미래 동향
- RPA 거버넌스 및 모범 사례
- 조직 내 RPA 확장
- RPA 및 자동화의 미래 동향
요약 및 다음 단계
Requirements
- 일반적인 비즈니스 프로세스에 대한 이해
- 기본적인 프로그래밍 개념에 대한 지식
청중
- IT 전문가
- Business 분석가
- 프로세스 엔지니어
21 Hours