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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

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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