LangChain을 활용한 대화형 에이전트 구축 교육 과정
LangChain은 대화형 에이전트를 개발하기 위한 최첨단 프레임워크입니다. 본 강좌는 개발자와 AI 분야에 관심 있는 학습자들이 LangChain을 활용해 고객 서비스, 가상 비서 등 다양한 응용 환경에서 사용할 수 있는 고도화된 대화형 에이전트를 만들 수 있도록 돕습니다.
강사가 직접 진행하는 이 실습 중심 교육(온라인 또는 오프라인)은 대화형 에이전트에 대한 이해를 심화시키고 LangChain을 실제 업무 환경에 적용하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
교육 과정을 마친 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- LangChain의 기본 개념 및 대화형 에이전트 개발에의 활용 방법 이해하기
- LangChain을 이용해 대화형 에이전트를 직접 개발하고 배포하기
- API 및 외부 서비스와 대화형 에이전트 간의 연동 구현하기
- 자연어 처리(NLP) 기술을 적용하여 대화형 에이전트의 성능 향상시키기
교육 방식
- 대화형 강의 및 토론 활성화
- 다양한 실습 문제와 연습 기회 제공
- 실제 랩 환경에서 직접 코딩하며 경험 쌓기
커리큘럼 맞춤형 서비스
- 본 과정에 대한 맞춤형 교육 프로그램을 원하시는 경우, 문의해주시면 구체적인 일정을 조율해 드립니다.
코스 개요
대화형 에이전트 개론
- 대화형 에이전트란 무엇인가?
- 대화형 에이전트의 핵심 구성 요소들
- LangChain 프레임워크 소개 및 특징
LangChain 개발 환경 설정하기
- LangChain 설치 및 환경 구축 방법
- LangChain 아키텍처 이해하기
- 클라우드 플랫폼을 활용한 배포 전략 수립
첫 번째 대화형 에이전트 만들기
- LangChain 기반의 기본적인 대화형 에이전트 제작법
- 기능 확장을 위한 API 연동 기술 실습
- 만든 대화형 에이전트의 테스트 및 오류 해결 방법
LangChain 고급 활용 기법
- 에이전트 동작 방식의 맞춤형 설정법
- 대화 흐름에서 맥락 정보 관리 방법
- 메모리 기능을 통한 에이전트 지능 향상 전략
대화형 에이전트를 위한 자연어 처리 기술
- 자연어 처리 기법 소개 및 개요 설명
- 대화형 에이전트 운용을 위한 텍스트 전처리 절차
- 감성 분석 및 사용자의 의도 파악 기술 활용법
대화형 에이전트의 배포 및 확장 계획
- 다양한 클라우드 환경에서의 에이전트 구축 전략
- 배포된 대화형 에이전트의 모니터링 체계 유지 방법
- 대기업용 환경에 맞게 시스템 규모 확장시키는 방안
보안 및 윤리적 가이드라인 고려사항
- 데이터 보호를 위한 보안 대책과 개인정보 관리 원칙
- 자동화된 AI 시스템에서 준수해야 할 윤리 규범
- 대화형 에이전트의 응답 내용 내 편향성 제거 전략
미래 대화형 AI 분야의 발전 동향과 기회
- 차세대 대화형 AI 기술 트렌드와 혁신 요소
- 음성 비서 시스템과의 통합 가능성 탐색
- 인간과 인공지능 간 상호작용 방식의 미래 변화상
요약 및 향후 학습 계획 제안
요건
- Python 프로그래밍에 대한 기본 지식
- AI 및 자연어 처리(NLP) 분야에 관한 이해
- API 활용 경험이 있는 경우 유리함
수강 대상
- 개발자
- AI 기술에 관심 있는 전문가 및 학습자
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
LangChain을 활용한 대화형 에이전트 구축 교육 과정 - 예약
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예정된 코스
관련 코스
고급 LangGraph: 복잡한 그래프 최적화, 디버깅 및 모니터링
35 시간LangGraph는 지속적인 상태를 유지하며 실행을 제어할 수 있는 구성 가능한 그래프 형태로 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.
본 강의는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 오프라인 방식으로 제공됩니다. 프로덕션 환경에서 사용되는 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링 및 운영하고자 하는 상급 수준의 AI 플랫폼 엔지니어, AI용 DevOps 전문가, 그리고 머신러닝 아키텍트들을 대상으로 합니다.
강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 속도, 비용 효율성 및 확장성을 고려하여 복잡한 LangGraph 구조를 설계하고 최적화할 수 있습니다.
- 재시도 메커니즘, 타임아웃 설정, 멱등성 보장 및 체크포인트 기반 복구 기능을 통해 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다.
- 그래프 실행 과정을 디버깅하고 추적하며 상태를 분석하여 프로덕션 환경에서 발생한 문제들을 체계적으로 재현할 수 있습니다.
- 로그, 메트릭, 트레이스 데이터를 활용해 그래프 시스템을 모니터링하고, SLA 및 비용 현황도 효과적으로 관리할 수 있습니다.
강의 형식
- 참여형 강의와 토론 진행
- 다양한 연습문제 및 실습 기회 제공
- 실제 랩 환경에서 직접 코드를 구현해보는 체험식 교육
강의 커스터마이징 옵션
- 본 강의에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 저희에게 연락하여 일정을 협의해 주십시오.
n8n과 LangChain을 활용한 AI 자동화
14 시간본 강의는 <지역>에서 진행되는 실습 중심형 교육으로, 코딩 없이도 AI를 활용해 업무 자동화를 원하는 모든 수준의 개발자와 IT 전문가들을 대상으로 합니다.
강의 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- n8n의 비주얼 프로그래밍 인터페이스를 활용해 복잡한 워크플로우를 설계 및 구현할 수 있습니다.
- LangChain을 이용해 AI 기능을 워크플로우에 원활히 통합할 수 있습니다.
- 다양한 용도에 맞춘 맞춤형 챗봇 및 가상 어시스턴트를 제작할 수 있습니다.
- AI 에이전트를 활용해 고급 데이터 분석 및 처리 작업을 수행할 수 있습니다.
LangChain과 API를 활용한 워크플로우 자동화
14 시간대한민국에서 강사 주도로 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 반복적인 작업 및 워크플로우를 자동화하기 위해 LangChain과 API 사용법을 익히고자 하는 초급 수준의 비즈니스 분석가와 자동화 엔지니어들을 대상으로 합니다.
교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- LangChain을 활용한 API 연동의 기본 원리 이해하기
- LangChain 및 Python을 이용해 반복적인 워크플로우 자동화하기
- 다양한 API를 LangChain과 연결하여 비즈니스 프로세스를 효과적으로 최적화하기
- API와 LangChain의 자동화 기능을 활용해 맞춤형 워크플로우 설계 및 구현하기
LangChain을 활용한 AI 개발에서의 윤리적 고려사항
21 시간대한민국에서 진행되는 이 실시간 강좌는 LangChain을 이용해 AI 솔루션 개발 시 필요한 윤리적 문제들을 이해하고 관련 가이드라인을 적용하려는 고급 수준의 AI 연구자 및 정책 입안자를 대상으로 합니다.
교육 종료 시 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- LangChain 활용 시 AI 개발과 관련된 주요 윤리적 문제 파악하기
- AI가 사회 및 의사결정 과정에 미치는 영향을 이해하기
- 공정하고 투명한 AI 시스템 구축 전략 수립하기
- LangChain 기반 프로젝트에 윤리적 가이드라인을 적용하기
웹 애플리케이션에서 LangChain을 활용한 사용자 경험 개선
14 시간대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 과정은 LangChain을 활용해 직관적이고 사용하기 편리한 웹 애플리케이션을 만들고자 하는 중급 수준의 웹 개발자 및 UX 디자이너들을 대상으로 합니다.
강좌를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- LangChain의 기본 개념 및 웹 사용자 경험 향상에 있어서의 역할 이해하기
- 웹 앱에 LangChain을 도입하여 동적이고 반응성이 뛰어난 인터페이스 구현하기
- 인터랙티비티와 사용자 참여도를 높이기 위해 API를 웹 애플리케이션과 연동하기
- LangChain의 고급 맞춤화 기능을 활용해 사용자 경험 최적화하기
- 사용자 행동 데이터를 분석하여 웹 앱 성능 및 사용자 경험 세밀하게 조정하기
LangChain: AI 기반 애플리케이션 개발하기
14 시간대한민국에서 진행되는 이 실습 중심의 강좌는 LangChain 프레임워크를 이용해 AI 기반 애플리케이션을 개발하고자 하는 중급 수준의 개발자 및 소프트웨어 엔지니어들을 대상으로 합니다.
교육 종료 시점에 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- LangChain의 기본 개념 및 주요 구성 요소 이해하기
- GPT-4와 같은 대규모 언어 모델과 LangChain 연동하기
- LangChain을 활용해 모듈형 AI 애플리케이션 구축하기
- LangChain 기반 애플리케이션에서 발생할 수 있는 일반적인 문제 해결하기
LangChain과 클라우드 서비스 연동하기
14 시간대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실습 과정은 다양한 클라우드 서비스와 LangChain을 통합함으로써 그 잠재력을 최대한 활용하고자 하는 상급 수준의 데이터 엔지니어 및 DevOps 전문가들을 위한 것입니다.
과정을 이수하면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 플랫폼에 LangChain을 연동할 수 있습니다.
- 클라우드 기반 API 및 서비스를 활용하여 LangChain 기반 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 대화형 에이전트를 클라우드 환경으로 확장 배포함으로써 실시간 상호작용이 가능해집니다.
- 클라우드 환경에서 모니터링 및 보안 관련 모범 사례를 적용할 수 있습니다.
데이터 분석 및 시각화를 위한 LangChain
14 시간대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 오프라인 형태로 제공됩니다. LangChain을 활용해 데이터 분석 및 시각화 역량을 향상시키고자 하는 중급 수준의 데이터 전문가들을 대상으로 합니다.
교육이 끝날 때쯤이면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- LangChain을 활용해 데이터 수집 및 정제 과정을 자동화할 수 있습니다.
- Python과 LangChain을 함께 사용하여 고급 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
- Matplotlib 및 기타 Python 라이브러리와 LangChain을 통합하여 시각화 자료를 만들 수 있습니다.
- 데이터 분석 결과에 대한 자연스러운 언어 설명을 LangChain으로 생성할 수 있습니다.
LangChain 기초
14 시간대한민국에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육 과정(온라인 또는 현장)은 LangChain의 핵심 개념과 아키텍처를 배우고 AI 기반 애플리케이션 개발에 필요한 실무 역량을 습득하고자 하는 초급 및 중급 수준의 개발자와 소프트웨어 엔지니어들을 대상으로 합니다.
본 교육 과정을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- LangChain의 기본 원리를 이해하게 됩니다.
- LangChain 환경을 설정하고 구성할 수 있습니다.
- LangChain 아키텍처와 대규모 언어 모델(LLM)과의 상호작용 방식을 파악하게 됩니다.
- LangChain을 활용해 간단한 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
금융 분야 LangGraph 애플리케이션
35 시간LangGraph 기초: 그래프 기반 LLM 프롬프트 체인 구성법
14 시간LangGraph는 계획 수립, 분기 처리, 도구 활용, 메모리 관리 및 제어 가능한 실행 기능을 갖춘 그래프 구조의 LLM 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크입니다.
이 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 인스트럭터 주도 교육으로서, LangGraph를 활용해 신뢰성 높은 다단계 LLM 워크플로우를 설계하고 구현하고자 하는 초급 수준의 개발자, 프롬프트 엔지니어 및 데이터 전문가들을 대상으로 합니다.
강좌 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- LangGraph의 핵심 개념인 노드, 엣지, 상태의 정의와 그 활용 시점 이해하기
- 분기처리, 도구 호출 및 메모리 유지 기능을 포함한 프롬프트 체인 구축하기
- 검색 모듈 및 외부 API를 그래프 워크플로우에 통합시키는 방법 익히기
- 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 LangGraph 애플리케이션을 테스트, 디버깅, 평가하는 기술 습득하기
강좌 형식
- 상호작용형 강의와 토론 진행
- 샌드박스 환경에서 실습 지도 및 코드 설명 제공
- 설계, 테스트, 평가 등 다양한 시나리오 기반 연습 과제 제공
강좌 맞춤화 옵션
- 원하시는 요구사항에 따라 강좌 내용을 맞춤형으로 구성해 드리며, 문의 주시면 상담해 드립니다.
보안 환경에서의 워크플로우 오케스트레이션: LangGraph 의료 분야 적용
35 시간법률 애플리케이션을 위한 LangGraph
35 시간LangGraph 및 LLM 에이전트를 활용한 동적 워크플로우 구축
14 시간마케팅 자동화를 위한 LangGraph
14 시간LangGraph는 그래프 기반의 오케스트레이션 프레임워크로서, 조건부 설정이 가능한 다단계 LLM 및 도구 워크플로우를 구축할 수 있게 해줍니다. 이는 콘텐츠 파이프라인의 자동화와 개인화에 매우 적합합니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실습형 프로그램으로, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 중급 수준의 마케터, 콘텐츠 전략가 및 자동화 개발자를 대상으로 하며, LangGraph를 활용해 역동적이고 분기적인 이메일 캠페인과 콘텐츠 생성 파이프라인을 구현하고자 하는 학습자들을 위해 마련되었습니다.
교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- 조건부 논리를 적용한 그래프 구조의 콘텐츠 및 이메일 워크플로우 설계
- LLM, API 및 데이터 소스를 통합하여 자동화된 개인화 기능 실현
- 다단계 캠페인 전반에서 상태, 메모리 및 컨텍스트 관리 방법 습득
- 워크플로우의 성능과 결과물을 평가하고 지속적으로 최적화하는 기술
교육 방식
- 상호작용형 강의와 그룹 토론
- 이메일 워크플로우 및 콘텐츠 파이프라인을 직접 구현해보는 실습 시간
- 개인화, 세분화 및 분기 논리 적용에 관한 시나리오 기반 연습 과제
맞춤형 교육 옵션
- 본 과정에 맞는 맞춤형 커리큘럼을 원하시면 당사에 문의해 주시기 바랍니다.