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코스 개요
에이전틱 AI 시스템 개요
- 에이전틱 AI의 정의와 주요 기능 설명
- 규칙 기반 AI와 자율형 AI 간의 차이점 탐구
- 활용 사례 및 산업 분야 적용 방안 살펴보기
에이전틱 AI 시스템 설계
- 자율형 AI 구축을 위한 프레임워크 및 도구 소개
- 목표 지향적 역량을 갖춘 AI 에이전트 설계 방법
- 기억 기능, 맥락 인식 능력 및 적응성 구현 방안
Python과 API를 활용한 AI 에이전트 개발
- 실제로 AI 에이전트 제작해보기
- 외부 데이터 소스와의 연동을 위한 AI 모델 통합 방법
- API 응답 처리 및 에이전트 간 상호작용 개선 기법
다중 에이전트 협업 최적화 방안
- 협력 및 경쟁형 과제를 수행하는 AI 에이전트 설계
- 에이전트 간 소통 체계와 작업 분담 메커니즘 구현
- 실제 환경에서 다중 에이전트 시스템의 확장성 확보 방안
에이전틱 AI의 의사결정 능력 향상 방법
- 강화학습과 자기 개선형 AI 에이전트 구현 방안
- 계획 수립, 논리적 추론 및 장기 목표 달성 전략
- 자동화와 인간의 감독 간 균형점 찾아보기
에이전틱 AI에서의 보안, 윤리 및 규제 준수
- 편향성 제거와 책임감 있는 AI 운영 방안
- AI 기반 의사결정 시스템을 위한 보안 체계 구축
- 자율형 AI 시스템에 대한 규제 요구 사항 파악
에이전틱 AI의 미래 발전 동향
- AI 자율성 및 스스로 학습하는 시스템의 발전 전망
- 다중 모달 학습을 통한 AI 에이전트 역량 확장 방안
- 차세대 자율형 AI 시스템에 대비하는 전략
마무리 및 향후 실천 방향 제시
요건
- AI 및 머신러닝 기본 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- API를 활용한 AI 모델 통합 방법에 대한 지식
대상 수강생
- 자율형 AI 시스템을 개발하는 AI 엔지니어
- 다중 에이전트 기반 AI 프레임워크를 연구하는 머신러닝 연구자
- AI 기반 자동화 시스템을 구현하려는 개발자
21 시간
회원 평가 (3)
강사는 인내심이 많고 매우 도움이 됩니다. 그는 해당 주제에 대해 잘 알고 있습니다.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
코스 - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
기계 번역됨
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