고급 AI 에이전트 및 자율 시스템을 위한 DeepSeek 교육 과정
DeepSeek은 고도화된 의사결정, 강화학습 수행, 실제 환경 적용에 활용할 수 있는 강력한 AI 모델입니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 라이브 강의(온라인 또는 오프라인)로서, DeepSeek을 활용해 지능형 AI 에이전트 및 자율 시스템을 구축하고자 하는 숙련된 수준의 AI 엔지니어, 로봇공학 개발자, 자동화 전문가들을 대상으로 합니다.
본 과정을 이수한 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- DeepSeek AI 모델의 아키텍처와 기능에 대한 이해
- AI 에이전트 내에서 의사결정 및 자동화를 위해 DeepSeek을 통합하는 방법
- 자율 시스템 훈련을 위한 강화학습 기법 적용법
- 실제 환경에서 AI 기반 자율 에이전트 배포 방법
교육 방식
- 상호작용형 강의 및 토론 진행
- 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
- 실제 랩 환경에서 직접 구현해보는 체험형 학습
맞춤형 교육 옵션
- 본 과정에 맞춘 커스터마이징 교육을 원하시는 경우, 문의 주시면 일정을 조율해 드리겠습니다.
코스 개요
AI 에이전트를 위한 DeepSeek 개론
- 자동화 분야에 활용되는 DeepSeek 모델의 특징 및 적용 사례 소개
- AI 에이전트와 자율 시스템의 기본 원리 설명
- AI 주도 자율성 확보 시 발생하는 핵심 과제 검토
DeepSeek과 AI 에이전트 통합 방법
- 의사결정 및 자연어 처리를 위한 DeepSeek 활용법
- AI 에이전트 프레임워크와 DeepSeek 모델 간 연결 방식
- 자율 시스템 환경에서 DeepSeek 성능 최적화 전략
자율 시스템 훈련을 위한 강화학습 기법
- 강화학습의 기본 개념 및 이론 소개
- DeepSeek과 강화학습을 결합한 AI 에이전트 훈련 방안
- 지속적 학습 수행을 위한 AI 모델 미세 조정 방법
AI 기반 로봇공학 및 자동화 개발
- 로봇 제어와 자동화 분야에서 DeepSeek 활용 사례
- OpenAI Gym 및 Gazebo를 이용한 자율성 시뮬레이션 실습
- 실제 환경 적용을 위한 자율 시스템 구축 절차
자율 AI 체계의 윤리적 문제 및 안전 고려사항
- 자율 에이전트에서 윤리적인 AI 행동 보장 방안
- AI 의사결정 과정에서 편향성과 공정성 확보 전략
- 자율형 AI 시스템에 적용되는 규제 프레임워크 소개
AI 에이전트 배포 및 확장 방법
- 클라우드 플랫폼 및 엣지 디바이스에서의 AI 에이전트 배포 전략
- 기업용 애플리케이션 환경으로 AI 자동화를 확장하는 절차
- 자율형 AI 시스템 모니터링 및 유지보수 방법
요약 및 향후 발전 방향
요건
- Python 프로그래밍 능력 우수자
- 머신러닝 개념에 대한 기초 지식 보유자
- AI 모델 배포 및 최적화에 대한 이해가 있는 분
교육 대상
- AI 엔지니어
- 로봇공학 개발자
- 자동화 전문가
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
고급 AI 에이전트 및 자율 시스템을 위한 DeepSeek 교육 과정 - 예약
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예정된 코스
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Gemini 3 및 Google Antigravity를 활용한 에이전틱 개발
21 시간Google Antigravity는 Gemini 3의 멀티모달 기능을 통해 계획, 추론, 코딩 및 행동을 수행할 수 있는 자율 에이전트를 구축하기 위해 설계된 에이전틱 개발 환경입니다.
이것은 Gemini 3와 Antigravity 환경을 사용하여 자율 에이전트를 설계, 구축 및 배포하려는 고급 수준의 기술 전문가를 위한 강사 주도 라이브 트레이닝(온라인 또는 온사이트)입니다.
본 교육 과정을 완료한 후, 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Gemini 3를 활용하여 추론, 계획 및 실행을 수행하는 자율 워크플로우 구축
- Antigravity에서 작업을 분석하고, 코드를 작성하며, 도구와 상호작용할 수 있는 에이전트 개발
- Gemini 기반 에이전트를 엔터프라이즈 시스템 및 API와 통합
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강의 형식
- 전문가 데모와 상호작용적 토론의 결합
- 자율 에이전트 개발을 위한 실습 기반 실험
- Antigravity, Gemini 3 및 지원 클라우드 도구를 활용한 실무 구현
강의 커스터마이징 옵션
- 팀에서 도메인별 특화 에이전트 행동 또는 맞춤형 통합이 필요한 경우, 해당 프로그램에 맞게 조정해 드리오니 문의해 주시기 바랍니다.
고급 Antigravity: 피드백 루프, 학습 및 장기 에이전트 기억
14 시간Google Antigravity는 장수형 에이전트(Long-lived agents)와 능동적 상호작용 행동(Emergent interactive behaviors) 실험을 위한 고급 프레임워크입니다.
이 강사 주도의 실습 과정(온라인 또는 온사이트)은 기억을 유지하고, 피드백을 통해 개선되며, 긴 운영 기간에 걸쳐 진화할 수 있는 에이전트를 설계, 분석 및 최적화하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.
이 과정을 수료하면 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다.
- 에이전트 영속성을 위한 장기 기억 구조 설계
- 에이전트 행동 형성을 위한 효과적인 피드백 루프 구현
- 학습 궤적 및 모델 드리프트 평가
- 복잡한 멀티 에이전트 생태계에 기억 메커니즘 통합
코스 형식
- 전문가 주도 토론 및 기술 데모 병행
- 구조화된 설계 과제를 통한 실습
- 시뮬레이션된 에이전트 환경에 개념 적용
코스 커스터마이징 옵션
- 조직에 맞는 맞춤형 콘텐츠 또는 사례 중심 예시가 필요하시다면, 해당 트레이닝 커스터마이징을 위해 저희에게 문의해 주시기 바랍니다.
고급 Mastra 통합 기술: API, 도구, 엔터프라이즈 데이터 및 외부 시스템
21 시간Mastra는 AI 에이전트와 API, 기업용 애플리케이션, 그리고 외부 데이터 시스템 간의 깊은 수준의 통합을 지원하는 프레임워크입니다.
본 강좌는 강사가 직접 진행하며 온라인 또는 현장 교육 형태로 제공됩니다. Mastra 에이전트와 광범위한 기업 생태계 간에 안정적이고 안전하며 확장 가능한 통합 솔루션을 구축하고자 하는 중급 수준의 엔지니어들을 대상으로 합니다.
교육 과정을 이수하면 참가자는 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- Mastra 에이전트와 외부 서비스 간의 API 기반 통합 구현
- 기업용 데이터 시스템 및 도구를 자동화된 에이전트 워크플로우에 연결하기
- 안전한 데이터 교환 및 인증 절차 관련 모범 사례 적용
- 확장성과 유지보수성이 뛰어나며 실제 운영 환경에도 적합한 통합 계층 설계
강좌 진행 방식
- 상호작용형 강의 및 토론 세션
- 실제 통합 엔지니어링 기법과 API 활용 연습
- 기업 현장에서 사용되는 시나리오를 바탕으로 한 라이브 실습 환경 제공
강좌 맞춤화 옵션
- 요청에 따라 특정 API 시나리오, 기업 시스템 매핑, 혹은 데이터 통합 관련 워크숍을 구성해드릴 수 있습니다.
인터랙티브 AI 에이전트: 에이전트코어 메모리, 코드 인터프리터 및 브라우저 도구 활용
14 시간에이전트코어(AgentCore)는 AI 에이전트가 대화적이고 역동적이며 컨텍스트를 인지하는 경험을 제공하도록 지원하는 메모리 영속성, 보안 코드 인터프리터 및 브라우저 도구를 제공합니다.
본 강사 주도 실습 교육(온라인 또는 온사이트)은 장기 컨텍스트 유지, 즉석 계산, 웹 UI와의 직접적인 상호작용이 가능한 AI 에이전트를 설계 및 배포하기를 원하는 중급부터 고급 수준의 기술 실무자를 대상으로 합니다.
본 교육이 종료되면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:
- 상태(stateful)가 있고 컨텍스트를 인지하는 워크플로우에 에이전트코어 메모리를 구현합니다.
- 동적 계산과 변환을 위해 보안 코드 인터프리터를 활용합니다.
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코스 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 에이전트코어 메모리와 도구를 활용한 실습.
- 분석, 자동화 및 고객 지원 시나리오의 사례 연구.
코스 커스터마이징 옵션
- 본 코스의 맞춤형 교육을 요청하시려면 저희에게 연락하여 조율해 주시기 바랍니다.
AgentCore Runtime 및 Gateway를 활용한 AI 에이전트 배포 가속화
14 시간AgentCore Runtime과 Gateway는 AI 에이전트를 패키징하고 배포하며 외부 시스템들과 안전하게 연동할 수 있도록 지원하는 AWS 서비스입니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서도 진행됩니다. 이미지에이전트 프로토타입을 실제 운영 환경까지 구현하고자 하는 중급 수준의 엔지니어링 팀들을 대상으로 합니다. 특히 AgentCore Runtime 기반 배포 기술과 Gateway를 통한 안전한 연결 및 API 통합 방법을 집중적으로 다룹니다.
교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- AgentCore Runtime 환경을 구축하고, 배포 가능한 형태로 에이전트를 패키징할 수 있습니다.
- 인증 및 요청 제한 기능을 갖춘 Gateway 엔드포인트를 통해 에이전트를 외부에 공개할 수 있습니다.
- 안정적인 인터페이스를 활용해 외부 도구 및 API를 에이전트 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
- 운영 단계에서 모니터링, 로그 기록 및 사용량 추적 체계도 마련할 수 있습니다.
교육 방식
- 상호작용 중심의 강의와 토론 진행
- Runtime 배포 및 Gateway 연동을 직접 실습해보는 랩 세션 제공
- 신뢰성, 보안 및 배포 전략에 초점을 둔 실제 문제 해결 연습
맞춤형 교육 옵션
- 본 과정의 맞춤형 버전이 필요하신 경우, 문의 주시면 협의하여 준비해드립니다.
개발자를 위한 Antigravity: 에이전트 퍼스트 애플리케이션 구축
21 시간Antigravity는 AI 기반 에이전트 퍼스트 애플리케이션 구축을 위해 설계된 개발 플랫폼입니다.
이것은 중간 수준 개발자를 대상으로 하며, Antigravity 환경 내에서 자율형 AI 에이전트를 활용하여 실전 애플리케이션을 개발하고 싶어 하는 분들을 위한 강사 주도 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)입니다.
이 교육을 수료한 후에는 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 자율적이고 조율된 AI 에이전트에 의존하는 애플리케이션 개발
- Antigravity IDE, 에디터, 터미널, 브라우저를 활용하여 끝에서 끝(end-to-end) 개발 수행
- Agent Manager를 사용하여 멀티 에이전트 워크플로우 관리
- 에이전트 기능을 프로덕션 등급 소프트웨어 시스템에 통합
교육 형식
- 심층적인 데모가 포함된 혼합형 프레젠테이션
- 대규모 손으로 직접 해보는 연습(Hands-on) 및 가이드된 연습 문제
- Antigravity 라이브 환경 내에서 실제 구현 작업 수행
교육 커스터마이징 옵션
- 귀사의 개발 스택에 맞춘 맞춤형 콘텐츠가 필요하시다면, 이 교육의 커스터마이징된 버전을 조정하기 위해 저희에게 연락해 주세요.
Antigravity 입문: 에이전트 퍼스트 IDE 소개
14 시간Google Antigravity는 지능형 자동화를 통해 엔지니어링 워크플로를 최적화하도록 설계된 에이전트 퍼스트 개발 환경입니다.
이 인스트럭터 리드 라이브 트레이닝(온라인 또는 온사이트)은 Antigravity의 기본 원리를 탐구하고 에이전트 기반 코딩 환경이 생산성을 어떻게 향상시키는지 이해하기를 원하는 초급 실무자를 대상으로 합니다.
이 교육 과정을 수료하면 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Google Antigravity 설치 및 구성
- 에디터 뷰(Editor View)와 매니저 뷰(Manager View)의 탐색 및 이해
- 에이전트와 효과적으로 협업하여 간단한 개발 태스크 자동화
- Antigravity를 활용하여 프로젝트 파일 생성, 정제 및 관리
교육 과정 형식
- 실시간 데모로 보완된 인스트럭터 설명
- 에이전트 활용 중심의 실습 연습
- 제어된 실험실 환경에서의 Antigravity 핵심 기능 실용 탐구
교육 과정 커스터마이징 옵션
- 맞춤형 교육 과정이 필요한 경우 연락 주시면 맞춤 프로그램을 마련해 드리겠습니다.
웹 자동화 및 브라우저 기반 작업을 위한 Antigravity
21 시간Google Antigravity는 웹 애플리케이션, 브라우저 환경, 멀티 서피스 워크플로와 상호작용할 수 있는 에이전트를 구축하기 위한 플랫폼입니다.
본 교육은 온라인 또는 온사이트로 진행되는 강사 주도의 실습형 과정으로, Google Antigravity를 활용하여 브라우저 기반 워크플로를 구축, 자동화 및 테스트하기를 원하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
교육 수료 후 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 브라우저 서피스 내에서 웹 애플리케이션과 상호작용하는 에이전트 생성
- 브라우저 컨텍스트 전반에 걸친 엔드투엔드 워크플로 자동화
- UI 기반 환경에서의 에이전트 동작 검증 및 문제 해결
- Antigravity를 활용한 크로스 서피스 자동화 전략 구현
교육 과정 구성
- 시연에 기반한 가이드형 지시
- 실무 중심의 실습 활동 및 시나리오 기반 연습
- 인터랙티브 랩 환경에서의 에이전트 워크플로 구현
교육 커스터마이징 옵션
- 맞춤형 교육이 필요하신 경우, 목표에 맞게 커리큘럼을 조정해 드리오니 문의해 주시기 바랍니다.
AgentCore를 활용한 완전 관리형 AI 에이전트 구축: 개념부터 프로덕션까지
14 시간AgentCore는 대규모 배포를 위해 맞춤화된 통합 서비스 수트를 제공하여 완전 관리형 AI 에이전트를 구축하고, 기능을 강화하며, 모니터링하는 과정을 단순화합니다.
본 강사 주도형 실시간 트레이닝(온라인 또는 온사이트)은 프로덕션 수준에 적합한 AI 에이전트를 AgentCore를 활용하여 직접 구축해 보고 싶은 초급~중급 수준의 실무자를 대상으로 합니다.
이 트레이닝을 수료한 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- AgentCore의 AI 에이전트 개발 핵심 기능 이해
- 관리형 서비스를 활용한 단순 AI 에이전트 설계 및 구성
- 워크플로 통합을 통한 에이전트 기능 향상
- 프로덕션 환경에서의 AI 에이전트 배포 및 모니터링
강의 형식
- 대화형 강의 및 토론
- AgentCore 서비스 활용 실습 랩
- 에이전트 개념 정립부터 배포까지의 유도 연습
커스텀 교육 옵션
- 본 과정의 맞춤형 교육이 필요하신 경우, 문의하여 조정을 요청해 주시기 바랍니다.
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.
Mastra를 활용한 AI 에이전트 디버깅, 평가 및 품질 보증
21 시간Mastra 운영 및 프로덕션 엔지니어링: AI 에이전트의 배포와 확장
21 시간Mastra는 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 효과적으로 배포하고 확장하며 수명 주기를 관리하기 위한 운영 프레임워크입니다.
본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 오프라인 형태로 제공됩니다. 중급 이상의 기술 역량을 갖춘 전문가들이 프로덕션 환경에 AI 에이전트를 안정적이고 효율적으로 도입할 수 있도록 설계되었습니다.
교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:
- Mastra 기반 AI 에이전트를 안정적인 프로덕션 환경에 배포할 수 있습니다.
- 플랫폼에서 제공하는 기능을 활용해 에이전트를 수평 및 수직적으로 확장할 수 있습니다.
- 에이전트의 동작과 성능을 모니터링하기 위한 가시성 체계를 구축할 수 있습니다.
- 런타임 설정을 최적화하여 지연 시간, 비용 및 운영 리스크를 줄일 수 있습니다.
강좌 형식
- 상호작용형 강의와 토론
- 실제 배포 시나리오에 기반한 실습 연습
- 컨테이너화 및 오케스트레이션 환경을 활용한 실시간 랩 세션
강좌 커스터마이징 옵션
- 요청에 따라 주제, 실습 내용 또는 특정 산업 환경에 맞는 시나리오를 맞춤 설정할 수 있습니다.
Mastra 워크플로 자동화 및 멀티 에이전트 오케스트레이션
21 시간Mastra는 분산 시스템 환경에서 여러 AI 에이전트들이 협업하며 복잡한 워크플로를 자동화하고 조정할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다.
본 교육은 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, 대규모 멀티 에이전트 워크플로를 설계하고 운영하려는 중급 수준의 실무자들을 위해 마련되었습니다.
교육을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mastra의 오케스트레이션 기능을 활용해 복잡한 워크플로를 설계할 수 있습니다.
- 병렬적으로 또는 상호 의존적인 방식으로 작동하는 다수의 에이전트들을 효과적으로 조정할 수 있습니다.
- 워크플로 실행 과정을 모니터링하고 디버깅하기 위한 도구를 구현할 수 있습니다.
- 신뢰성, 처리량 및 자동화 효율성을 극대화하도록 오케스트레이션 로직을 최적화할 수 있습니다.
교육 방식
- 상호작용형 강의와 토론을 통해 학습 내용을 심화시킵니다.
- 실제 워크플로 설계 및 자동화 과제를 직접 수행해 보는 기회가 제공됩니다.
- 컨테이너 기반의 실습 환경에서 실용적인 구현 연습을 진행합니다.
교육 맞춤화 옵션
- 요청 시 기업 환경에 적합한 자동화 시나리오, 시스템 연동 방안 및 워크플로 패턴을 제공해 드립니다.
Google Antigravity에서 에이전트 워크플로 관리: 오케스트레이션, 계획 및 아티팩트
14 시간Google Antigravity는 AI 기반 코딩 및 자동화 워크플로를 오케스트레이션하고 감독하며 조정하는 데 사용되는 에이전트 중심 개발 플랫폼입니다.
이 강사 주도의 실시간(온라인 또는 현장) 훈련은 Google Antigravity 내에서 멀티 에이전트 워크플로를 설계, 관리 및 최적화하기를 원하는 중급 이상의 전문가를 대상으로 합니다.
이 훈련을 완료하면 참가자들은 다음과 같은 기술을 습득하게 됩니다:
- Manager 인터페이스 내에서 에이전트 책임 및 오케스트레이션 파이프라인 구성.
- 작업 목록, 계획, 로그 및 브라우저 녹화물을 포함한 Antigravity 아티팩트 생성 및 해석.
- 에이전트 동작이 투명하고 감사 가능하도록 검증 전략 구현.
- 복잡한 개발 및 운영 작업을 위한 멀티 에이전트 협업 최적화.
강의 형식
- 유도형 프레젠테이션 및 실습 데모.
- 실제 워크플로 문제에 초점을 맞춘 시나리오 기반 연습.
- 실시간 Antigravity 워크스페이스 내에서 손으로 직접 진행하는 실험.
강의 커스터마이징 옵션
- 이 강의의 맞춤형 버전이 필요하시다면 커스터마이징 옵션에 대해 논의하시기 위해 저희에게 연락 주십시오.
에이전트 주도 코드의 테스트 및 검증: Antigravity에서의 품질 보증
14 시간Antigravity는 고급 에이전트 주도 개발 워크플로를 나타내는 프레임워크입니다.
본 강사는 중급부터 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, Antigravity 기반 환경에서 작업하는 AI 에이전트가 생성한 출력을 검증, 확인하고 보안을 강화하는 데 목적이 있습니다. 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주재 라이브 트레이닝입니다.
이 교육을 통해 참여자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:
- 에이전트가 생성한 코드 산출물의 정확성과 안전성을 평가합니다.
- 구조화된 기법을 활용하여 에이전트가 수행한 작업을 검증합니다.
- 브라우저 녹화 내용을 분석하여 에이전트 활동을 효과적으로 추적합니다.
- QA 및 보안 원리를 적용하여 에이전트 워크플로의 신뢰성을 보장합니다.
교육 과정 형식
- 강사의 지도 하에 진행되는 기술 브리핑 및 토론.
- 실제 에이전트 워크플로 검증을 중심으로 한 실습 과제.
- 제어된 실험실 환경에서의 실습 테스트 및 검증.
교육 과정 커스터마이징 옵션
- 요청 시 시나리오, 워크플로 및 테스트 예시를 맞춤 조정합니다.