아마존 웹 서비스(AWS)에서의 AI 활용 교육 과정

LangGraph는 지속적인 상태를 유지하며 실행을 제어할 수 있는 구성 가능한 그래프 형태로 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.

본 강의는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 오프라인 방식으로 제공됩니다. 프로덕션 환경에서 사용되는 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링 및 운영하고자 하는 상급 수준의 AI 플랫폼 엔지니어, AI용 DevOps 전문가, 그리고 머신러닝 아키텍트들을 대상으로 합니다.

강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 속도, 비용 효율성 및 확장성을 고려하여 복잡한 LangGraph 구조를 설계하고 최적화할 수 있습니다.
• 재시도 메커니즘, 타임아웃 설정, 멱등성 보장 및 체크포인트 기반 복구 기능을 통해 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다.
• 그래프 실행 과정을 디버깅하고 추적하며 상태를 분석하여 프로덕션 환경에서 발생한 문제들을 체계적으로 재현할 수 있습니다.
• 로그, 메트릭, 트레이스 데이터를 활용해 그래프 시스템을 모니터링하고, SLA 및 비용 현황도 효과적으로 관리할 수 있습니다.

강의 형식

• 참여형 강의와 토론 진행
• 다양한 연습문제 및 실습 기회 제공
• 실제 랩 환경에서 직접 코드를 구현해보는 체험식 교육

강의 커스터마이징 옵션

• 본 강의에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 저희에게 연락하여 일정을 협의해 주십시오.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 대한민국 형태(오프라인 또는 원격)로 제공됩니다. AWS 환경에서 IoT 디바이스를 배포 및 관리하고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

교육을 수료한 후 참가자들은 AWS 기반의 백엔드, 게이트웨이 및 각종 디바이스를 효과적으로 구축하고 관리할 수 있는 IoT 플랫폼을 만들 수 있게 됩니다.

대한민국 (현장 또는 원격)에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 AWS Lambda를 이용해 클라우드 환경에서 서비스와 애플리케이션을 구축 및 배포하고자 하는 개발자들을 대상으로 합니다. 수강생들은 실행 환경 설정에 대한 부담 없이 안심하고 작업할 수 있습니다.

교육 종료 시점에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• AWS Lambda에서 함수를 실행하도록 구성하는 방법
• FaaS(서비스로서의 함수)와 서버리스 개발 방식의 장점 이해하기
• AWS Lambda 함수를 만들고 업로드하여 실행하는 방법
• 다양한 이벤트 소스와 Lambda 함수 간의 연동 방법
• Lambda 기반 애플리케이션을 패키징, 배포하고 모니터링 및 문제 해결하는 법

Devstral은 오픈소스 프레임워크로서, 개발자들이 코드베이스, 개발 도구 및 API와 상호작용하여 엔지니어링 생산성을 높일 수 있도록 설계된 코딩 에이전트를 구축하고 실행하는 데 사용됩니다.

본 강의는 강사가 직접 진행하며 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실습 중심 교육입니다. ML 엔지니어, 개발 도구 관련 팀원, 그리고 Devstral을 활용해 코딩 에이전트를 설계·구현·최적화하고자 하는 숙련된 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

강의를 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 코딩 에이전트 개발을 위해 Devstral을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• 코드베이스를 탐색 및 수정하기 위한 에이전틱 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
• 개발 도구 및 API와 코딩 에이전트를 연동시킬 수 있습니다.
• 안전하고 효율적인 에이전트 배포를 위한 모범 사례를 적용할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 환경에서 직접 코딩해보는 실습 중심 교육

강의 커스터마이징 옵션

• 본 강의를 각 조직의 요구에 맞게 맞춤형으로 진행하고자 하시는 경우, 문의해주시면 협의드리겠습니다.

Devstral와 Mistral 모델은 유연한 배포, 미세 조정 및 확장 가능한 통합이 가능하도록 설계된 오픈소스 AI 기술입니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 온라인 또는 현장 강의로서, 중급 이상 수준의 머신러닝 엔지니어, 플랫폼 팀원 및 연구 엔지니어를 대상으로 합니다. 참가자들은 실제 운영 환경에서 Mistral 및 Devstral 모델을 자체 호스팅하고 미세 조정하며 효과적으로 관리하는 방법을 배우게 됩니다.

교육을 마치면 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Mistral 및 Devstral 모델용 자체 호스팅 환경 설정 및 구성
• 특정 도메인에 맞춘 성능 향상을 위한 미세 조정 기법 적용
• 버전 관리, 모니터링 및 라이프사이클 거버넌스 체계 구축
• 오픈소스 모델의 보안성, 규정 준수 및 책임감 있는 활용 보장

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 자체 호스팅 및 미세 조정을 위한 실습 연습
• 거버넌스 및 모니터링 파이프라인 구축을 위한 실시간 실습

교육 과정 맞춤화 옵션

• 본 교육 과정을 고객 요구에 맞게 커스터마이징하고 싶으신 경우, 별도로 연락 주시면 협의해 드리겠습니다.

대한민국 지역에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 과정은 AWS Cloud9을 활용해 DevOps 역량을 심화시키고 개발 프로세스를 효율적으로 운영하고자 하는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

과정을 마칠 때까지 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AWS Cloud9 환경을 DevOps 워크플로우에 맞춰 설정 및 구성하는 법
• 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 파이프라인을 구현하는 방법
• AWS Cloud9를 활용해 테스트, 모니터링, 배포 프로세스를 자동화하는 기술
• Lambda, EC2, S3 등 AWS 서비스들을 DevOps 워크플로우에 통합하는 기법
• AWS Cloud9 내에서 GitHub나 GitLab과 같은 버전 관리 시스템을 활용하는 법

대한민국에서 진행되는 본 강사 주도형 실습 교육은 AWS Cloud9 및 AWS Lambda를 활용해 서버리스 애플리케이션을 효과적으로 구축, 배포 및 유지관리하는 방법을 배우고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 서버리스 아키텍처의 기본 개념 이해하기
• AWS Cloud9 환경을 서버리스 개발용으로 설정하기
• AWS Lambda를 이용해 서버리스 애플리케이션을 개발, 테스트 및 배포하기
• API Gateway 및 S3와 같은 기타 AWS 서비스와 AWS Lambda 연동하기
• 성능과 비용 효율성을 고려하여 서버리스 애플리케이션 최적화하기

본 대한민국 실무 집중 훈련 과정은 생물학적 연구를 위한 피지(Fiji)와 ImageJ의 기초를 다룹니다. 학습자는 이미지 전처리, 정량 분석, 매크로 자동화에 대한 실무 기술을 습득하여 히스톨로지 조직, 세포 및 기타 샘플의 워크플로우를 단순화하고 재현 가능한 결과를 도출하는 역량을 갖게 됩니다.

LangGraph은 상태를 유지하며 다중 에이전트로 구성된 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 일관된 상태 관리를 제공할 뿐만 아니라 실행 과정을 사용자가 제어할 수 있게 해줍니다.

본 강좌는 전문 강사가 진행하는 실시간 교육으로서, 온라인 또는 현장 교육 형태로 제공됩니다. 금융 분야에서 LangGraph 기반 솔루션을 설계·구현하고 운영하려는 중급 이상 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 이 과정에서는 적절한 거버넌스, 가시성 확보 및 규제 준수를 보장하는 방안도 다룹니다.

강좌가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 규제 및 감사 요구사항에 부합하는 금융 전용 LangGraph 워크플로우 설계
• 금융 데이터 표준 및 온톨로지를 그래프 상태와 도구 체계에 통합하기
• 중요한 업무 절차에서 신뢰성, 안전성, 그리고 인간의 개입을 통제할 수 있는 메커니즘 구현
• 퍼포먼스와 비용, 서비스 수준 협약(SLA) 측면에서 LangGraph 시스템을 배포·모니터링·최적화하기

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 실험 환경에서 직접 구현해보는 과정

강좌 맞춤형 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 원하시면 저희에게 연락하여 일정을 조율해주세요.

LangGraph는 계획 수립, 분기 처리, 도구 활용, 메모리 관리 및 제어 가능한 실행 기능을 갖춘 그래프 구조의 LLM 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크입니다.

이 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 인스트럭터 주도 교육으로서, LangGraph를 활용해 신뢰성 높은 다단계 LLM 워크플로우를 설계하고 구현하고자 하는 초급 수준의 개발자, 프롬프트 엔지니어 및 데이터 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• LangGraph의 핵심 개념인 노드, 엣지, 상태의 정의와 그 활용 시점 이해하기
• 분기처리, 도구 호출 및 메모리 유지 기능을 포함한 프롬프트 체인 구축하기
• 검색 모듈 및 외부 API를 그래프 워크플로우에 통합시키는 방법 익히기
• 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 LangGraph 애플리케이션을 테스트, 디버깅, 평가하는 기술 습득하기

강좌 형식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 샌드박스 환경에서 실습 지도 및 코드 설명 제공
• 설계, 테스트, 평가 등 다양한 시나리오 기반 연습 과제 제공

강좌 맞춤화 옵션

• 원하시는 요구사항에 따라 강좌 내용을 맞춤형으로 구성해 드리며, 문의 주시면 상담해 드립니다.

LangGraph는 LLM 기반의 다중 에이전트 워크플로우를 구현할 수 있게 해주며, 실행 경로과 상태 유지 기능에 대한 정밀한 제어가 가능합니다. 의료 분야에서 이러한 기능은 규제 준수 및 상호 운용성 확보는 물론, 실제 의료 프로세스와 연계된 의사결정 지원 시스템 구축에도 매우 중요한 역할을 합니다.

본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로서, 규제 및 윤리적, 운영상의 문제들을 고려하여 LangGraph 기반 의료 솔루션을 설계·구현·관리하고자 하는 중급 이상의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 규제 준수 및 감사 가능성을 염두에 두고 의료 환경에 적합한 LangGraph 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
• LangGraph 애플리케이션을 의료 온톨로지 및 표준 규격(FHIR, SNOMED CT, ICD)과 연동할 수 있습니다.
• 민감한 의료 환경에서 신뢰성, 추적 가능성 및 설명 가능성을 확보하기 위한 모범 사례를 적용할 수 있습니다.
• 의료 현장에서 LangGraph 애플리케이션을 배포·모니터링·검증하는 방법을 숙지하게 됩니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 실제 사례를 활용한 실습 연습
• 실제 실험 환경에서 구현 과정 직접 체험

교육 맞춤형 옵션

• 본 교육 과정에 대한 맞춤형 커리큘럼을 원하실 경우, 별도로 연락해주시면 조율해 드립니다.

LangGraph는 그래프 기반의 오케스트레이션 프레임워크로서, 조건부 설정이 가능한 다단계 LLM 및 도구 워크플로우를 구축할 수 있게 해줍니다. 이는 콘텐츠 파이프라인의 자동화와 개인화에 매우 적합합니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실습형 프로그램으로, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 중급 수준의 마케터, 콘텐츠 전략가 및 자동화 개발자를 대상으로 하며, LangGraph를 활용해 역동적이고 분기적인 이메일 캠페인과 콘텐츠 생성 파이프라인을 구현하고자 하는 학습자들을 위해 마련되었습니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 조건부 논리를 적용한 그래프 구조의 콘텐츠 및 이메일 워크플로우 설계
• LLM, API 및 데이터 소스를 통합하여 자동화된 개인화 기능 실현
• 다단계 캠페인 전반에서 상태, 메모리 및 컨텍스트 관리 방법 습득
• 워크플로우의 성능과 결과물을 평가하고 지속적으로 최적화하는 기술

교육 방식

• 상호작용형 강의와 그룹 토론
• 이메일 워크플로우 및 콘텐츠 파이프라인을 직접 구현해보는 실습 시간
• 개인화, 세분화 및 분기 논리 적용에 관한 시나리오 기반 연습 과제

맞춤형 교육 옵션

• 본 과정에 맞는 맞춤형 커리큘럼을 원하시면 당사에 문의해 주시기 바랍니다.