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

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

예정된 코스

관련 카테고리