연락처 정보

코스 개요

AI 에이전트를 위한 DeepSeek 소개

  • 자동화 분야에서의 DeepSeek 모델 개요 및 적용 사례.
  • AI 에이전트 및 자율 시스템에 대한 이해.
  • AI 기반 자율성에서의 주요 과제.

DeepSeek와 AI 에이전트의 통합

  • 의사결정 및 자연어 처리를 위한 DeepSeek 활용.
  • DeepSeek 모델을 AI 에이전트 프레임워크에 연결.
  • 자율 시스템 내에서 DeepSeek 성능 최적화.

자율 시스템을 위한 강화 학습

  • 강화 학습 개념 소개.
  • DeepSeek 및 강화 학습을 통한 AI 에이전트 훈련.
  • 지속적 학습을 위한 AI 모델 미세 조정.

AI 기반 로봇 공학 및 자동화 개발

  • 로봇 제어 및 자동화를 위한 DeepSeek 활용.
  • OpenAI Gym 및 Gazebo에서 AI 기반 자율성 시뮬레이션.
  • 실제 응용 분야에서 자율 시스템 배포.

AI 자율성에서의 윤리적 및 안전 고려 사항

  • 자율 에이전트 내 윤리적 AI 행동 보장.
  • AI 기반 의사결정에서의 편향 및 공정성 처리.
  • 자율 AI 시스템을 위한 규제 체계.

AI 에이전트 배포 및 확장

  • 클라우드 플랫폼 및 엣지 장치에 AI 에이전트 배포.
  • 기업 응용 프로그램을 위한 AI 기반 자동화 확장.
  • 자율 AI 시스템 모니터링 및 유지 관리.

요약 및 향후 단계

요건

  • Python 프로그래밍 숙달
  • 머신러닝 개념에 대한 이해
  • AI 모델 배포 및 최적화에 대한 친숙함

대상 독자

  • AI 엔지니어
  • 로봇 공학 개발자
  • 자동화 전문가
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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