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코스 개요
Azure에서의 AI 에이전트 기초 개념
- AI 에이전트란 무엇이며 일반적인 챗봇과 어떻게 다른가?
- 일반적인 비즈니스 활용 사례와 솔루션 패턴 소개
- 에이전트 개발 시 활용되는 Azure AI 서비스 개요
- 사용자 요청부터 응답까지 에이전트 워크플로우 설계 방법
Azure 환경 및 도구 설정하기
- 간단한 에이전트 솔루션 구현에 필요한 Azure 리소스 검토
- Azure AI Foundry 및 관련 툴 활용법 숙지
- 접근 권한 설정, 프로젝트 환경 구성 및 모델 연동 절차 준비
기본 AI 에이전트 구축하기
- 에이전트의 역할과 수행 지침, 예상 반응 내용 정의
- Azure OpenAI 모델을 워크플로우에 통합하는 방법
- 프롬프트 테스트를 통해 응답 품질 개선하기
- 실제 환경에서 AI 에이전트 구축 실습 진행
지식 자원 연동 및 정보 검색 기능 도입
- 검색 기반 생성 기술의 원리 소개
- 기업 내 문서와 비즈니스 콘텐츠를 에이전트에 연결하는 방법
- Azure AI Search를 활용해 신뢰도 높은 정보 제공 기반 마련
- 정보 일치성 확인 및 부적절한 응답 방지 조치 수행
품질 평가, 보안 및 거버넌스 관리
- 제어 메커니즘 도입과 책임감 있는 AI 운용 가이드라인 적용
- 실제 테스트 시나리오를 통한 에이전트 성능 평가
- 접근 권한 관리, 데이터 처리 기준 및 활용 규칙 준수 방법
배포 및 운영 환경으로의 전환
- 내부 시스템 혹은 고객 대응 솔루션을 위한 배포 전략 선택
- 에이전트 작동 현황, 사용량 및 성능 모니터링 방법
- 자주 발생하는 문제 원인 분석과 안정성 향상 방안
- 교육 이후 솔루션 확장을 위한 단계별 가이드라인 제공
요건
- 클라우드 개념 및 Azure 핵심 서비스에 대한 기본 이해
- 웹 애플리케이션, API 활용 혹은 Microsoft Azure 포털 사용 경험
- 어떤 현대적 프로그래밍 언어로든 기초적인 코딩 경험이 있어야 합니다.
수강 대상
- Azure에서 AI 기반 애플리케이션을 개발하고자 하는 개발자
- 비즈니스 문제 해결을 위해 에이전트 기반 솔루션 도입을 고려하는 아키텍트
- Azure AI 에이전트 개발에 입문하려는 기술 전문가
7 시간
