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코스 개요
에이전틱 AI 시스템 소개
- 에이전틱 AI 정의 및 기능
- 규칙 기반 AI와 자율 AI 사이의 주요 차이점
- 사례 연구 및 산업 응용
에이전틱 AI 시스템 설계
- 자율 AI를 구축하기 위한 프레임워크와 도구
- 목표 지향적인 기능을 가진 AI 에이전트 설계
- 메모리, 상황 인식 및 적응성 구현
Python과 API를 활용한 AI 에이전트 개발
- AI 에이전트 구축
- 외부 데이터 소스와의 AI 모델 통합
- API 응답 처리 및 에이전트 상호 작용 개선
다중 에이전트 협력 최적화
- 협력 및 경쟁 작업을 위한 AI 에이전트 설계
- 에이전트 간 통신 및 업무 위임 관리
- 실제 애플리케이션을 위한 다중 에이전트 시스템 확장
에이전틱 AI의 의사결정 강화
- 강화 학습 및 자기 개선형 AI 에이전트
- 계획, 추론 및 장기 목표 실행
- 자동화와 인간 감독의 균형 잡기
에이전틱 AI의 보안, 윤리 및 준법
- 편향 문제 해결과 책임감 있는 AI 도입
- AI 기반 의사결정을 위한 보안 조치
- 자율 AI 시스템에 대한 규제 고려 사항
에이전틱 AI의 미래 트렌드
- AI 자율성과 자기 학습 시스템의 발전
- 다중 모달 학습을 통한 AI 에이전트 기능 확장
- 차세대 자율 AI를 위한 준비
요약 및 다음 단계
요건
- AI 및 머신 러닝 개념에 대한 기본적인 이해
- Python 프로그래밍 경력
- API 기반 AI 모델 통합 경험
대상자
- 자율 AI 시스템을 개발하는 AI 엔지니어
- 다중 에이전트 AI 프레임워크를 탐구하는 ML 연구원
- AI 기반 자동화를 구현하는 개발자
21 시간
회원 평가 (2)
지식과 실습의 좋은 조합
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Agentic AI for Enterprise Applications
기계 번역됨
이론과 실습, 고수준 관점과 저수준 관점의 혼합
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
기계 번역됨