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코스 개요

Azure 기반 AI 에이전트의 기초

  • AI 에이전트의 정의와 일반 챗봇과의 차이점
  • 일반적인 비즈니스 활용 사례 및 솔루션 패턴
  • 에이전트 개발에 사용되는 Azure AI 서비스 개요
  • 사용자 요청부터 응답까지의 에이전트 워크플로우 계획

Azure 환경 및 도구 설정

  • 간단한 에이전트 솔루션에서 사용되는 Azure 리소스 검토
  • Azure AI Foundry 및 관련 도구 탐색
  • 액세스 권한, 프로젝트 설정 및 모델 연결 준비

기본 에이전트 구축

  • 에이전트의 역할, 지침 및 기대 동작 정의
  • 에이전트 워크플로우에서 Azure OpenAI 모델 활용
  • 프롬프트 테스트 및 응답 품질 개선
  • 실제 에이전트 구축 실습 진행

지식 연결 및 검색

  • 검색 증강 생성 (RAG) 소개
  • 에이전트를 문서 및 비즈니스 콘텐츠에 연결
  • 근거 있는 답변을 지원하기 위한 Azure AI Search 활용
  • 관련성 검증 및 부정확한 응답 최소화

평가, 안전성 및 거버넌스

  • 가이드라인 적용 및 책임 있는 AI 실무 구현
  • 실용적 테스트 시나리오를 통한 에이전트 품질 평가
  • 액세스 관리, 데이터 처리 및 사용 고려사항 관리

배포 및 운영 준비

  • 내부 및 고객 대상 솔루션을 위한 배포 옵션
  • 에이전트 동작, 사용량 및 성능 모니터링
  • 일반적인 문제 해결 및 신뢰성 향상
  • 과정 종료 후 솔루션 확장을 위한 다음 단계

요건

  • 클라우드 개념 및 핵심 Azure 서비스에 대한 기본 이해
  • 웹 애플리케이션, API 사용 경험 또는 Microsoft Azure 포털 활용 경험
  • 현대적 프로그래밍 언어에 대한 기본 프로그래밍 경험

대상 독자

  • Azure 에서 AI 기반 애플리케이션을 구축하려는 개발자
  • 비즈니스 활용 사례를 위한 에이전트 기반 솔루션을 탐색하는 솔루션 아키텍트
  • Azure AI 에이전트 개발에 대한 실용적인 입문을 원하는 기술 전문가
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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