보안적이고 윤리적인 AI 에이전트 구축하기 교육 과정
AI 보안은 AI 개발의 핵심 요소로서, AI 에이전트가 안전하고 윤리적이며 규정 준수 상태 내에서 작동하도록 보장합니다.
본 강사 주도 실습 과정(온라인 또는 현장)은 AI 에이전트를 설계하고 구현하는 동시에 윤리적 우려 사항과 견고성을 다루기를 원하는 중급 수준의 AI 개발자, 보안 전문가, 규정 준수 담당관을 대상으로 합니다.
본 과정 수료 후 참가자는 다음 능력을 갖추게 됩니다:
- AI 에이전트 개발过程中的 보안 위험 및 윤리적 과제 이해.
- AI 모델을 위한 보안 우선 설계 원칙 구현.
- AI 에이전트에 대한 공격을 방지하기 위한 적대적 견고성 기술 적용.
- 윤리적 AI 가이드라인 및 규제 표준 준수 보장.
과정 형식
- 인터랙티브 강의 및 토론.
- 다양한 연습 및 실습.
- 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.
과정 커스터마이징 옵션
- 본 과정의 맞춤형 교육이 필요한 경우, 조정을 위해 우리에게 문의해 주시기 바랍니다.
문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
보안적이고 윤리적인 AI 소개
- AI 보안 및 윤리 개요
- AI 시스템의 공통적 위협 및 취약점
- 규제 환경 및 준수 프레임워크
AI 에이전트의 보안 위협
- 데이터 오염 및 모델 조작
- AI 모델에 대한 적대적 공격
- AI 보안 위협 완화 전략
견고하고 안전한 AI 모델 구축
- 안전한 AI 개발 생명주기
- 방어적 기계 학습 기법
- AI 모델 검증 및 테스트
윤리적 AI 개발 및 공정성
- AI 모델 내 편향 탐지 및 완화
- AI 의사결정의 설명 가능성 및 투명성
- 책임 있는 AI 배포 보장
AI 거버넌스, 준수 및 리스크 관리
- GDPR, CCPA, AI Act 준수
- AI 보안 리스크 관리 프레임워크
- 보안 및 윤리적 관점에서의 AI 모델 감사
안전한 AI 배포 모범 사례
- 보안을 고려한 AI 에이전트 배포
- 이상 현상 및 취약점을 위한 AI 모델 모니터링
- AI 보안 사고 대응 및 완화
사례 연구 및 현실 적용
- AI 보안 침해 사례 연구 및 교훈
- 현실 시나리오에서의 안전한 AI 에이전트 구현
- AI 보안의 미래를 위한 모범 사례
요약 및 다음 단계
요건
- AI 및 기계 학습 개념 이해
- Python 및 AI 프레임워크 경험
- 사이버보안 원리에 대한 기초 지식
대상 청중
- AI 개발자
- 보안 전문가
- 규정 준수 담당관
14 시간
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
보안적이고 윤리적인 AI 에이전트 구축하기 교육 과정 - 예약
보안적이고 윤리적인 AI 에이전트 구축하기 교육 과정 - 문의
보안적이고 윤리적인 AI 에이전트 구축하기 - 컨설팅 문의
예정된 코스
관련 코스
Gemini 3 및 Google Antigravity를 활용한 에이전틱 개발
21 시간
This instructor-led training in 대한민국 delves into the construction of autonomous agents using Gemini 3 and Antigravity. Participants gain expertise in designing reasoning workflows, integrating enterprise systems, and optimizing agent safety. This program is ideal for advanced professionals seeking to acquire practical AI development skills.
더 읽기...
고급 Antigravity: 피드백 루프, 학습 및 장기 에이전트 기억
14 시간
This advanced instructor-led training in 대한민국 focuses on developing long-lived agents equipped with persistent memory and feedback loops. Learners will master the construction of memory structures, behavior shaping through reinforcement, and the optimization of multi-agent ecosystems for long-term operations.
더 읽기...
고급 Mastra 통합 기술: API, 도구, 엔터프라이즈 데이터 및 외부 시스템
21 시간
This instructor-led training in 대한민국 covers advanced Mastra integrations, including APIs, tools, and enterprise data systems. Ideal for intermediate engineers, it teaches secure, scalable integration design and hands-on implementation with real-world scenarios and best practices.
더 읽기...
인터랙티브 AI 에이전트: 에이전트코어 메모리, 코드 인터프리터 및 브라우저 도구 활용
14 시간
This live training in 대한민국 covers AgentCore's memory persistence, code interpreter, and browser tool. Learn to build AI agents with long-term context retention and dynamic computation. Ideal for practitioners designing interactive workflows for analytics and support.
더 읽기...
AgentCore Runtime 및 Gateway를 활용한 AI 에이전트 배포 가속화
14 시간
Master deploying and securing AI agents with this hands-on course in 대한민국. Learn to package agents for production, expose them via secure Gateway endpoints, and integrate external APIs. Ideal for intermediate teams ready to move from prototypes to reliable, observable real-world agent operations.
더 읽기...
개발자를 위한 Antigravity: 에이전트 퍼스트 애플리케이션 구축
21 시간
This instructor-led training in 대한민국 covers the Antigravity platform for building AI-driven, agent-first applications. Learn to develop coordinated agent workflows using the IDE, Agent Manager, and terminal. Ideal for developers integrating autonomous agents into production-grade systems.
더 읽기...
Antigravity 입문: 에이전트 퍼스트 IDE 소개
14 시간
Explore Google Antigravity, an agent-first IDE that streamlines workflows through intelligent automation. This beginner training in 대한민국 guides you to install the tool, navigate views, and use agents for task automation. Gain practical skills to manage projects and generate code efficiently.
더 읽기...
웹 자동화 및 브라우저 기반 작업을 위한 Antigravity
21 시간
This live training in 대한민국 teaches intermediate professionals to build, automate, and test browser-based workflows using Google Antigravity. Participants will design agents for web interactions, manage cross-surface automation, and troubleshoot complex UI-driven behaviors.
더 읽기...
AgentCore를 활용한 완전 관리형 AI 에이전트 구축: 개념부터 프로덕션까지
14 시간
This instructor-led, live training in 대한민국 covers the core concepts and hands-on fundamentals of building fully managed AI agents with AgentCore, helping participants design, configure, deploy, and monitor production-ready solutions using integrated workflows and managed services.
더 읽기...
Mastra를 활용한 AI 에이전트 개발
14 시간이 강사 진행형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Mastra를 사용하여 확장 가능하고 관찰 가능한 AI 시스템을 구축하려는 중급 수준의 소프트웨어 개발자와 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다.
이 교육을 수료한 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mastra의 아키텍처와 LLM 및 외부 API와의 통합 방식을 이해합니다.
- TypeScript를 사용하여 AI 에이전트 및 워크플로우를 설계하고 구현합니다.
- Mastra의 관찰 가능성(observability) 및 메모리 도구를 활용하여 에이전트 성능을 모니터링하고 향상시킵니다.
- Mastra 프레임워크의 기능을 활용하여 생산 환경에 배포 가능한 AI 애플리케이션을 구축합니다.
더 읽기...
Mastra를 활용한 AI 에이전트 디버깅, 평가 및 품질 보증
21 시간
이 강사 주도 트레이닝 대한민국에서는 AI 에이전트의 디버깅, 평가 및 신뢰성 보장을 위한 Mastra 도구를 다룹니다. 참가자들은 구조화된 메트릭을 적용하고, 관측성 워크플로우를 구현하며, QA 전략을 설계하여 복잡한 환경에서 일관된 에이전트 성능을 보장하게 됩니다.
더 읽기...
Mastra Ops & Production Engineering: AI 에이전트 배포 및 스케일링
21 시간
본 라이브 훈련은 대한민국 기술을 활용하여 프로덕션 사용을 위한 Mastra AI 에이전트의 배포와 확장 과정을 기술 전문가에게 안내합니다. 환경 준비, 관찰 가능성, 성능 최적화를 다루며, 에이전트 운영의 안정성, 효율성 및 비용 효율성을 보장합니다.
더 읽기...
Mastra 워크플로 자동화 및 멀티 에이전트 오케스트레이션
21 시간
This instructor-led training in 대한민국 covers Mastra framework fundamentals for advanced multi-agent orchestration. Learn to design complex workflows, coordinate parallel tasks, and implement monitoring tools for reliable distributed systems and enterprise integration.
더 읽기...
Google Antigravity에서 에이전트 워크플로우 관리: 오케스트레이션, 계획 및 아티팩트
14 시간
이 강사 주도의 라이브 트레이닝은 대한민국을 다루며, Google Antigravity에서 멀티 에이전트 워크플로우를 설계하고 관리하는 내용을 포함합니다. 참가자들은 에이전트를 오케스트레이션하고, 아티팩트를 해석하며, 협업을 최적화하는 방법을 학습하여 투명하고 감사 가능한 AI 기반 개발 파이프라인을 위한 실무 기술을 갖추게 됩니다.
더 읽기...
에이전트 주도 코드의 테스트 및 검증: Antigravity에서의 품질 보증
14 시간
This instructor-led training in 대한민국 helps intermediate to advanced professionals verify and secure agent-driven code in Antigravity. You will learn to assess code accuracy, trace activity, and apply QA principles to ensure reliable and safe agent workflows effectively.
더 읽기...
