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코스 개요
에이전트 기반 AI 시스템 소개
- 에이전트 기반 AI의 정의와 그 역량
- 규칙 기반 AI와 자율 AI 간의 주요 차이점
- 사용 사례 및 업계 응용
에이전트 기반 AI 시스템 설계
- 자율 AI를 구축하는 프레임워크와 도구
- 목표 주도형 역량을 가진 AI 에이전트 설계
- 메모리, 맥락 인식 및 적응성 구현
Python과 API를 사용하여 AI 에이전트 개발
- OpenAI와 DeepSeek API를 사용한 AI 에이전트 구축
- 외부 데이터 소스와의 AI 모델 통합
- API 응답 처리 및 에이전트 상호작용 개선
다중 에이전트 협력 최적화
- 협동 및 경쟁 작업을 위한 AI 에이전트 설계
- 에이전트 간 통신 및 작업 위임 관리
- 실제 애플리케이션을 위한 다중 에이전트 시스템 확장
에이전트 기반 AI의 의사결정 향상
- 강화 학습과 자가 개선 AI 에이전트
- 계획, 추론 및 장기 목표 실행
- 자동화와 인간 감독의 균형
에이전트 기반 AI의 보안, 윤리, 규정 준수
- 편향 해결 및 책임감 있는 AI 배포
- AI 주도 의사결정을 위한 보안 조치
- 자율 AI 시스템에 대한 규제 고려사항
에이전트 기반 AI의 미래 트렌드
- AI 자율성과 자기 학습 시스템의 발전
- 다중 모달 학습을 통한 AI 에이전트 역량 확장
- 다음 세대 자율 AI를 위한 준비
요약 및 다음 단계
요건
- AI와 머신 러닝 개념에 대한 기본 이해
- Python 프로그래밍 경험
- API 기반 AI 모델 통합에 대한amiliarity.
대상
- 자율적인 AI 시스템을 개발하는 AI 엔지니어
- 다중 에이전트 AI 프레임워크를 탐구하는 ML 연구원
- AI 기반 자동화를 구현하는 개발자
14 시간
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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
실용적인 연습
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Agentic AI in Multi-Agent Systems
기계 번역됨