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Course Outline
Copilot Studio 및 통합 패턴 소개
- Copilot Studio 기능 및 아키텍처
- 기업 애플리케이션, 데이터 소스 및 Power Platform와의 통합 포인트
- 기업 환경에서 AI 어시스턴트에 대한 보안 및 거버넌스 고려 사항
Copilot를 통한 안전한 SQL 실행
- 안전한 쿼리 패턴 설계 및 데이터 노출 제한
- 역할 기반 액세스로 Copilot를 Azure SQL / SQL 서버에 연결
- 매개변수화된 쿼리 구현 및 인젝션 위험 방지
- 실습: HR 데이터를 쿼리하고 마스킹된 결과를 반환하는 Copilot 흐름 구축
채용 및 채용 워크플로우 자동화
- 일반적인 채용 자동화 시나리오(이력서 검토, 인터뷰 일정 조율, 후보자 상태 업데이트)
- 후보자 데이터를 수집하고 검증하기 위한 대화형 UX 설계
- Copilot 논리를 사용하여 다단계 프로세스 및 승인 조율
- 실습: 종료된 자동화 채용 어시스턴트 프로토타입 구현
Power Automate 흐름 트리거 및 조율
- Copilot에서 Power Automate 호출 패턴 및 상태 반환
- 구조화된 데이터 전달 및 비동기 작업 처리
- 오류 처리, 재시도 및 멱등성 전략
- 실습: Power Automate를 사용하여 Copilot와 통합하여 온보딩 흐름 실행
테스트, 모니터링 및 Go 거버넌스
- 단위 테스트, 통합 테스트 및 종료된 테스트를 통한 Copilot 테스트 방법
- 사용, 성능 및 감사 로깅을 통한 준수 모니터링
- Copilot을 프로덕션 환경에 배포하기 위한 운영 체크리스트
고급 주제 및 실세계 패턴
- 하이브리드 아키텍처: 온프레미스 데이터 및 클라우드 Copilot, 데이터 거주 패턴
- Copilot 확장, 다중 테넌트 고려 사항 및 로컬화
- HR 중심 Copilot에 대한 사례 연구 및 배포 플레이북
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기업 애플리케이션 아키텍처에 대한 이해
- Microsoft 365 및 Power Platform 개념에 대한 숙련도
- SQL 및 기본 자동화 개념에 대한 경험
대상
- 솔루션 아키텍트 및 고급 개발자
- 자동화 리더 및 Power Platform 전문가
- HR 또는 채용 시스템에 대한 기술 제품 소유자
14 Hours