Course Outline

RPA 소개 및 Automation Anywhere

  • Robotic Process Automation (RPA) 개요
  • RPA의 진화와 미래
  • Automation Anywhere A360 소개
  • A360의 주요 특징 및 성능

Automation Anywhere A360 시작하기

  • A360 설치 및 설정
  • A360 인터페이스 탐색
  • 제어실 및 봇 에이전트 이해
  • 사용자 관리 및 보안 프로토콜
  • 초기 구성 및 모범 사례
  • v11에서 A360으로 전환

첫 번째 봇 구축

  • 봇 구성 요소 및 구조 이해
  • 녹음 및 재생 기능
  • 봇에서 변수 및 데이터 유형 사용
  • 봇으로 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 추출에 OCR 사용
  • Python 스크립트와 AI 기능 통합
  • v11을 통해 A360 고급 기능 활용

배포 및 Management

  • 봇 배포 전략
  • 봇 예약 및 관리
  • 봇 성능 및 분석 모니터링
  • 봇 유지 관리 및 업데이트
  • 확장 가능한 자동화 모범 사례

AI 및 인지 자동화 작업

  • RPA의 AI 소개
  • 지능형 문서 처리를 위해 IQ Bot 사용
  • 구현 Natural Language Processing (NLP)
  • Automation Anywhere의 Machine Learning 모델

모범 사례 및 향후 동향

  • RPA 거버넌스 및 모범 사례
  • 조직에서 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

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