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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

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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