Course Outline

에이전트 AI 시스템 소개

  • 에이전트 AI와 그 능력 정의
  • 규칙 기반 AI와 자율 AI의 주요 차이점
  • 사용 사례 및 산업 응용

에이전트 AI 시스템 설계

  • 자율 AI 구축을 위한 프레임워크와 도구
  • 목표 지향 능력을 가진 AI 에이전트 설계
  • 기억, 문맥 인식 및 적응력 구현

Python과 API를 사용하여 AI 에이전트 개발

  • OpenAI와 DeepSeek API를 사용하여 AI 에이전트 구축
  • AI 모델을 외부 데이터 소스와 통합
  • API 응답 처리 및 에이전트 상호작용 개선

다중 에이전트 협업 최적화

  • 협력 및 경쟁 작업에 대한 AI 에이전트 설계
  • 에이전트 통신 및 작업 위임 관리
  • 실세계 응용을 위한 다중 에이전트 시스템 확장

에이전트 AI에서의 결정 강화

  • 강화 학습 및 자율 향상 AI 에이전트
  • 계획, 추론 및 장기 목표 실행
  • 자동화와 인간 감독의 균형

에이전트 AI의 보안, 윤리 및 준수

  • 편향 해결 및 책임 있는 AI 배포 보장
  • AI 기반 결정에 대한 보안 조치
  • 자율 AI 시스템에 대한 규제 고려 사항

에이전트 AI의 미래 동향

  • AI 자율성과 자율 학습 시스템의 발전
  • 다중 모드 학습을 통해 AI 에이전트 능력 확장
  • 다음 세대의 자율 AI 준비

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI와 머신러닝 개념에 대한 기본 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • API 기반 AI 모델 통합에 대한 익숙함

대상

  • 자율 AI 시스템을 개발하는 AI 엔지니어
  • 다중 에이전트 AI 프레임워크를 탐구하는 ML 연구원
  • AI 기반 자동화를 구현하는 개발자
 14 Hours

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