엣지 및 경량 에이전트: Python을 활용한 기기 내 AI 에이전트 개발 교육 과정
‘엣지 및 경량 에이전트’는 리소스가 제한된 기기에서 에이전틱 AI 워크로드를 구현하는 방법에 초점을 맞춘 실용적인 교육 과정입니다. 참가자들은 현장에서 추론과 판단이 가능한 경량형 에이전트를 설계, 최적화 및 관리하는 방법을 배우며, 이를 통해 분산 환경에서 처리 속도와 개인정보 보호 수준, 신뢰성까지 향상시킬 수 있습니다. 본 과정에서는 성능 튜닝 기술과 낮은 지연 시간 설계, 그리고 하드웨어-소프트웨어 간의 원활한 통합 방안도 다룹니다.
강사가 직접 진행하는 실시간 온라인 또는 오프라인 교육으로서, Python과 엣지 AI 프레임워크를 활용해 기기 내 에이전틱 시스템을 구현하고 최적화하려는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
이 교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 엣지 기기에서 에이전틱 AI를 운용할 때의 아키텍처 특성 및 고려사항 파악
- 리소스가 제한된 환경에 적합한 경량형 에이전트 구조 설계
- TensorFlow Lite, PyTorch Mobile 및 ONNX를 활용해 로컬 추론 기능 구현
- 각종 센서, 액추에이터 및 IoT 플랫폼과의 에이전트 연동 방법 숙지
- 실시간 운영을 위해 성능, 전력 소비량 및 지연 시간 최적화 방안 습득
교육 진행 방식
- 상호작용형 강의 및 실제 시연
- 로컬 또는 에뮬레이션 환경에서의 직접적인 개발 체험
- 프로젝트 기반 학습과 단계별 구현 연습 활용
교육 커스터마이징 옵션
- 본 과정을 고객의 요구에 맞게 개별화하고 싶으실 경우, 문의해 주시면 세부 계획을 협의하겠습니다.
코스 개요
엣지 컴퓨팅과 에이전틱 AI 소개
- 에이전틱 AI 및 엣지 컴퓨팅의 개요 설명
- 지연 시간, 개인정보 보호 문제, 네트워크 대역폭 고려사항
- 클라우드 환경과 엣지 기반 에이전트 아키텍처의 차이점 비교
경량형 에이전트 아키텍처 설계법
- 리소스가 제한된 시스템에 맞춰 에이전트 동작 루프 구조 분해하기
- 계산 효율을 높이기 위한 비동기식 설계 기법 적용
- 에이전트의 자율성 유지와 네트워크 연결성 간의 균형 찾기
개발 환경 구축 방법
- 엣지 AI 활용을 위한 Python 프레임워크 설치 절차
- TensorFlow Lite 및 PyTorch Mobile의 구성법
- Raspberry Pi 등 유사한 기기에서 테스트 환경 구축하기
기기 내 추론 기능 실현 방안
- 엣지 배포용 모델 변환 및 양자화 처리 기술
- TensorFlow Lite와 ONNX Runtime을 활용한 추론 실행법
- 얻어낸 추론 결과값을 에이전트의 의사결정 과정에 통합시키는 절차
하드웨어 및 IoT 환경과의 에이전트 연동법
- 각종 센서, 액추에이터와 IoT 모듈 간의 연결 방법
- 로컬에서 데이터를 수집하고 처리하는 파이프라인 구축법
- 오프라인 상태에서도 작동할 수 있도록 사건 기반 반응형 체계 설정하기
성능 최적화와 모니터링 기법
- 전력 소모를 줄이면서 속도 향상을 위한 성능 튜닝 방법
- 엣지 캐싱 기술과 모델 압축 방안 활용하기
- 실제 기기에서 작동 중인 에이전트를 감시하고 문제점을 디버깅하는 절차
실습 프로젝트: 엣지 하드웨어용 경량형 에이전트 구축 연습
- IoT 또는 로봇 운용을 위한 소규모 자율적 에이전트 설계하기
- 모델 추론 기능과 현장에서 실행되는 논리 구조도 함께 구현하기
- 최종적으로 지연 시간 및 안정성을 점검하면서 전체 성능을 최적화하기
요약 및 향후 학습 방향 제시
요건
- Python 프로그래밍 경험
- 머신러닝 처리 과정에 대한 기본적인 이해
- 임베디드 컴퓨팅 또는 엣지 컴퓨팅 관련 개념 숙지
대상 수강생
- 하드웨어 시스템에 AI 기능을 통합하려는 임베디드 개발자
- 기기 내 추론 솔루션을 설계하는 엣지 머신러닝 엔지니어
- 자율 주행 목적의 에이전틱 AI를 구현하려는 로봇 관련 개발팀
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
엣지 및 경량 에이전트: Python을 활용한 기기 내 AI 에이전트 개발 교육 과정 - 예약
엣지 및 경량 에이전트: Python을 활용한 기기 내 AI 에이전트 개발 교육 과정 - 문의
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예정된 코스
관련 코스
Gemini 3 및 Google Antigravity를 활용한 에이전틱 개발
21 시간Google Antigravity는 Gemini 3의 멀티모달 기능을 활용해 계획 수립, 추론, 코딩, 실행이 가능한 자율형 에이전트를 제작할 수 있도록 설계된 에이전틱 개발 환경입니다.
이 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 강사가 직접 진행되며, Gemini 3와 Antigravity 환경을 활용해 자율형 에이전트를 설계·구축·배포하고자 하는 고급 수준의 기술 전문가들을 대상으로 합니다.
교육 종료 후 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Gemini 3를 활용해 추론, 계획 수립 및 실행이 가능한 자율형 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
- Antigravity에서 작업 분석, 코드 작성 및 외부 도구와의 상호작용이 가능한 에이전트를 개발할 수 있습니다.
- Gemini 기반 에이전트를 기업 내 시스템 및 API와 통합할 수 있습니다.
- 복잡한 환경에서도 에이전트의 동작 효율성, 안전성 및 신뢰성을 최적화할 수 있습니다.
교육 방식
- 전문가 시연과 참여형 토론이 병행됩니다.
- 실제 자율형 에이전트 개발 과정을 직접 체험하게 됩니다.
- Antigravity, Gemini 3 및 클라우드 도구들을 활용한 실질적인 구현 기회도 제공됩니다.
커리큘럼 맞춤화 옵션
- 귀사의 요구에 따라 특정 도메인에 적합한 에이전트 동작 방식이나 맞춤형 통합 기능을 구현하고자 한다면, 교육 내용을 개별적으로 조정해드릴 수 있으니 문의해 주시기 바랍니다.
고급 안티그래비티: 피드백 루프, 학습 및 장기 에이전트 메모리
14 시간Google Antigravity는 오랫동안 작동할 수 있는 에이전트와 자발적으로 생성되는 상호작용 패턴을 실험하기 위한 고급 프레임워크입니다.
본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)으로, 기억력을 유지하고 피드백을 통해 성능이 향상되며 장기적으로 진화할 수 있는 에이전트를 설계·분석·최적화하려는 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
이 과정을 수료하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 에이전트의 지속성을 위해 장기 메모리 구조를 설계할 수 있습니다.
- 에이전트 행동에 영향을 주는 효과적인 피드백 루프를 구현할 수 있습니다.
- 학습 경로와 모델의 변화 양상을 평가할 수 있습니다.
- 복잡한 다중 에이전트 환경에 메모리 기법을 통합할 수 있습니다.
강좌 형식
- 전문가의 설명과 함께 기술적인 데모를 진행합니다.
- 체계적으로 구성된 설계 과제를 통해 실습해볼 수 있습니다.
- 시뮬레이션 환경에서 개념들을 적용하며 학습을 심화합니다.
맞춤형 강좌 제공 옵션
- 조직의 요구사항에 맞게 콘텐츠를 수정하거나 특정 사례 중심 예제를 포함하고 싶으시다면 저희에게 문의해주십시오.
개발자를 위한 안티그라비티: 에이전트 중심 애플리케이션 개발
21 시간안티그라비티는 AI 기반의 에이전트 중심 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 개발 플랫폼입니다.
본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 위주의 교육으로, 안티그라비티 환경 내에서 자율적인 AI 에이전트를 활용해 실제 애플리케이션을 개발하고자 하는 중급 수준의 개발자를 대상으로 합니다.
이 강좌를 수료한 후 참가자는 다음 역량들을 갖추게 됩니다:
- 자율적이며 서로 협력하는 AI 에이전트에 기반한 애플리케이션 개발
- 안티그라비티 IDE, 편집기, 터미널 및 브라우저를 활용해 전 과정을 통합적으로 개발
- 에이전트 매니저를 이용한 다중 에이전트 워크플로우 관리
- 생산 수준의 소프트웨어 시스템에 AI 에이전트 기능을 효과적으로 통합
강좌 운영 방식
- 이론적 설명과 실제 시연이 결합된 형태로 진행됩니다.
- 충분한 실습 시간과 강사의 안내에 따른 연습 과제가 제공됩니다.
- 참가자들은 안티그라비티 실시간 환경에서 직접 애플리케이션을 구현해볼 수 있습니다.
강좌 맞춤형 설정 옵션
- 귀하의 개발 환경에 최적화된 커리큘럼이 필요한 경우, 맞춤형 강좌 개설을 위해 저희에게 문의해 주시기 바랍니다.
안티그래비티 입문: 에이전트 기반 IDE의 기초
14 시간Google 안티그래비티는 지능형 자동화 기능을 통해 엔지니어링 작업 흐름을 효율적으로 개선하도록 설계된 에이전트 중심 개발 환경입니다.
본 교육 과정은 강사의 지도 하에 진행되는 실시간 워크숍(온라인 또는 오프라인)으로, 안티그래비티의 기본 개념을 익히고 에이전트 기반 코딩 환경이 생산성 향상에 어떻게 기여하는지 알아보고자 하는 초급 개발자를 대상으로 합니다.
교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Google 안티그래비티를 설치 및 설정할 수 있습니다.
- 에디터 뷰와 매니저 뷰 각각의 기능과 구조를 이해하고 활용할 수 있습니다.
- 여러 단순한 개발 작업을 자동화하기 위해 에이전트들과 효과적으로 협업할 수 있습니다.
- 안티그래비티를 활용해 프로젝트 파일을 생성, 개선 및 관리할 수 있습니다.
강의 방식
- 강사의 설명과 함께 실시간 데모가 진행됩니다.
- 에이전트 활용법을 직접 익힐 수 있도록 연습 과제들이 제공됩니다.
- 제어된 실험 환경에서 안티그래비티의 핵심 기능들을 실무 위주로 탐색하게 됩니다.
교육 과정 맞춤화 옵션
- 본 교육 내용을 고객의 필요에 따라 변경하고자 하실 경우, 맞춤형 프로그램 구성이 가능하오니 문의해 주시기 바랍니다.
웹 자동화 및 브라우저 기반 작업을 위한 Google Antigravity
21 시간Google Antigravity는 웹 애플리케이션, 브라우저 환경 및 다양한 플랫폼에서 실행되는 워크플로를 처리할 수 있는 에이전트 개발용 플랫폼입니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실습 중심의 온라인 또는 오프라인 세션으로, Google Antigravity를 활용해 브라우저 기반 워크플로를 구축·자동화·테스트하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 브라우저 환경 내에서 웹 애플리케이션과 상호작용하는 에이전트를 제작할 수 있습니다.
- 여러 브라우저 컨텍스트에 걸쳐 엔드투엔드 워크플로를 자동화할 수 있습니다.
- UI 기반 환경에서 에이전트의 동작을 검증하고 문제점을 진단할 수 있습니다.
- Antigravity를 활용해 여러 플랫폼에 걸친 자동화 전략을 실제로 구현할 수 있습니다.
강의 형식
- 시연과 함께 진행되는 체계적인 지도와 설명
- 실무 중심의 실습 및 시나리오 기반 연습 문제
- 대화형 실습 환경에서 에이전트 워크플로를 직접 구현해보는 기회
교육 맞춤화 옵션
- 교육 목표에 맞춘 커스터마이징이 필요한 경우, 저희에게 문의해주시기 바랍니다.
기업 환경에서의 WrenAI 거버넌스 및 보안 패턴
14 시간WrenAI는 데이터와 모델 인사이트를 연계하여 대시보드를 생성하는 AI 기반 분석 플랫폼입니다. 기업 환경에서는 안전하고 규정을 준수하면서 이 플랫폼을 도입하기 위해 강력한 거버넌스 및 보안 체계가 필수적입니다.
본 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, 대규모 기업 환경에서 WrenAI를 안정적으로 도입하고 거버넌스 및 보안 정책을 적용하려는 숙련된 전문가들을 대상으로 합니다.
교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- WrenAI에서 권한 관리 모델을 설계하고 구현할 수 있습니다.
- 규정 준수를 위해 감사 기능 및 모니터링 절차를 적용할 수 있습니다.
- 기업 수준의 통제 기능을 활용하여 안전한 환경을 구축할 수 있습니다.
- 대규모 조직 전반에 WrenAI를 안정적으로 배포할 수 있습니다.
교육 형식
- 상호작용형 강의 및 토론 진행
- 거버넌스 및 보안 설정 관련 실습 환경 활용
- 기업 배포 시나리오를 반영한 실제 연습 과제 제공
교육 맞춤화 옵션
- 본 교육을 기업의 특수 요구사항에 맞게 커스터마이징하고 싶으신 경우, 문의해주시면 협의하여 진행해 드립니다.
WrenAI를 활용한 레거시 BI 현대화: 도입, 마이그레이션 및 변화 관리
14 시간WrenAI는 기업들이 정적인 대시보드에서 벗어나 대화형 분석 및 GenBI 기능을 내장한 솔루션으로 전환할 수 있도록 지원합니다. 이러한 전환 과정에서는 신중한 도입 계획 수립, 기존 자산의 마이그레이션, 그리고 효과적인 변화 관리가 필수적입니다.
본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실시간 교육으로서, WrenAI를 활용해 레거시 BI 시스템을 현대화하고자 하는 중급 수준의 BI 및 데이터 플랫폼 전문가들을 대상으로 합니다.
강좌가 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 레거시 BI 환경을 평가하고 현대화 기회를 파악할 수 있습니다.
- 정적인 대시보드에서 WrenAI로의 마이그레이션 계획 및 실행이 가능합니다.
- 대화형 분석 기능과 내장형 GenBI 솔루션을 도입할 수 있습니다.
- BI 시스템 현대화를 위한 조직적 변화 관리를 주도할 수 있습니다.
강좌 형식
- 상호작용형 강의 및 토론
- 마이그레이션 계획 수립 및 도입 전략 수립을 위한 실습 연습
- 대화형 분석 기능과 내장형 GenBI 활용에 관한 실제 실습
강좌 커스터마이징 옵션
- 본 강좌의 맞춤형 교육 프로그램을 원하시는 경우, 문의해 주시면 기획 및 진행이 가능합니다.
WrenAI의 품질 관리 및 관측 가능성: 평가, 프롬프트 튜닝, 모니터링
14 시간WrenAI는 자연어를 SQL로 변환하고 AI 기반 분석을 수행함으로써 데이터 접근 과정을 더 빠르고 직관적으로 만들어줍니다. 기업 환경에서 사용하기 위해서는 결과의 정확성과 신뢰성, 그리고 규정 준수 여부를 확보하기 위한 품질 관리 및 관측 가능성 관련 기법들이 필수적입니다.
본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실습 중심 교육(온라인 또는 현장)으로, WrenAI의 쿼리 정확도를 평가하고 프롬프트 튜닝을 적용하며 운영 환경에서의 모니터링 체계 구축에 관심 있는 고급 수준의 데이터 및 분석 전문가들을 대상으로 합니다.
교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- 자연어에서 생성된 SQL의 정확도와 신뢰성을 평가할 수 있습니다. /li>
- 성능 향상을 위해 프롬프트 튜닝 기법을 적용할 수 있습니다. /li>
- 시간 경과에 따른 데이터 변화 및 쿼리 패턴의 변동을 모니터링할 수 있습니다. /li>
- 로깅 및 관측 가능성 프레임워크를 활용해 WrenAI를 체계적으로 관리할 수 있습니다. /li>
강좌 형식
- 상호작용형 강의 및 토론 세션 /li>
- 평가 및 튜닝 기법을 직접 실습해보는 연습 문제 /li>
- 관측 가능성 구현 및 모니터링 통합에 관련된 실제 실습 과제 /li>
강좌 맞춤화 옵션
- 본 강좌의 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해주시면 세부 내용을 논의드리겠습니다. /li>
WrenAI API를 활용한 애플리케이션 구축: 자연어 처리, 차트 생성 및 SQL 자동화
14 시간WrenAI API는 자연어로부터 SQL 쿼리를 생성하고 맞춤형 애플리케이션을 개발하며 내부 플랫폼에 시각적 차트를 통합할 수 있는 강력한 인터페이스입니다.
이 강의는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심 교육으로, WrenAI API를 활용해 SQL 생성, 데이터 시각화 및 애플리케이션 통합 등을 실무에 적용하고자 하는 중급 수준의 엔지니어들을 대상으로 합니다.
교육 과정을 마친 후 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- WrenAI API에 애플리케이션을 인증하고 연결하는 방법
- 자연어 입력값으로부터 SQL 쿼리를 생성하는 기술
- API 엔드포인트를 활용해 차트를 생성하고 이를 웹 애플리케이션에 삽입하는 방법
- 백엔드 시스템 및 내부 도구와 WrenAI 간의 원활한 통합 방안
강의 형식
- 상호작용형 강연과 토론 방식으로 진행됩니다.
- API 호출 및 통합 실습이 포함된 hands-on 연습도 병행됩니다.
- 애플리케이션, 차트 및 데이터 파이프라인을 연결하는 실용적인 프로젝트도 진행됩니다.
강의 맞춤화 옵션
- 요청하실 경우 교육 내용을 고객사 요구에 맞게 맞춤 설계해드릴 수 있습니다. 문의 주시기 바랍니다.
WrenAI Cloud 기본 과정: 데이터 소스부터 대시보드까지
14 시간WrenAI Cloud는 데이터 소스를 연결하고, 데이터를 모델링하며, 인터랙티브한 대시보드를 제작할 수 있는 현대적인 플랫폼입니다.
이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 WrenAI Cloud 환경 설정, 데이터 모델링 및 대시보드를 통한 인사이트 시각화 방법을 배우고자 하는 초급부터 중급 수준의 데이터 전문가들을 위한 과정입니다.
이 교육을 이수하면 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- WrenAI Cloud 환경 설정 및 구성 가능
- 다양한 데이터 소스를 WrenAI Cloud에 연결 가능
- 분석 목적에 맞게 데이터 모델링 및 관계 정의 가능
- 비즈니스 인사이트 도출을 위한 인터랙티브 대시보드 생성 가능
교육 방식
- 인터랙티브 강의와 토론 진행
- 클라우드 플랫폼 설정 및 데이터 모델링 실습 제공
- 대시보드 제작 및 시각화 관련 실용적인 연습 기회 제공
과정 맞춤화 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 원하실 경우, 저희에게 문의해 주시면 협의가 가능합니다.
WrenAI를 활용한 금융 분석: KPI 모델링 및 규제 준수 대시보드 개발
14 시간WrenAI는 금융 팀이 KPI를 설계하고 표준화된 지표들을 통합하며, 규제 요건과 감사 기준에 부합하는 대시보드를 제작할 수 있도록 지원합니다.
본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 실습 중심의 교육으로서, WrenAI를 활용해 준수성이 확보된 금융 데이터 모델 및 의사결정·위험관리에 유용한 대시보드를 구축하고자 하는 중급 이상 수준의 금융 전문가들을 대상으로 합니다.
이 강좌를 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- WrenAI에서 금융 관련 KPI 및 지표 모델링 수행
- 규제 및 감사 요건에 부합하는 대시보드 설계
- 실시간 보고가 가능하도록 WrenAI와 금융 데이터 소스 연동
- 금융 분석 및 위험 모니터링을 위한 모범 사례 적용
강좌 운영 방식
- 상호작용형 강의 및 토론 진행
- 금융 데이터 모델을 활용한 실습 연습
- 대시보드 디자인 및 규제 준수 보고를 위한 실무 실험실 운영
강좌 커스터마이징 옵션
- 본 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해 주시면 일정 조율이 가능합니다.
WrenAI OSS 심층 탐구: 시맨틱 모델링, 자연어 기반 SQL 생성 및 안전 가이드라인 설정
21 시간WrenAI는 오픈소스 기반의 생성형 BI 도구로서, 사용자가 자연언어를 통해 SQL 쿼리를 작성하고 시맨틱 데이터 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다.
이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장 진행)은 고급 수준의 데이터 엔지니어, 분석 엔지니어 및 머신러닝 엔지니어를 대상으로 하며, 신뢰할 수 있는 시맨틱 계층을 구축하고 프롬프트를 최적화하여 정확한 SQL 생성을 달성하는 데 목적이 있습니다.
본 교육을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 팀 간에 일관된 지표 정의를 위한 시맨틱 모델 구현
- 정확성과 확장성을 고려하여 자연어 기반 SQL 생성 성능 최적화
- 부적절하거나 위험한 쿼리가 발생하지 않도록 안전 가이드라인 설정 및 적용
- WrenAI OSS를 데이터 파이프라인 및 분석 워크플로우에 통합
교육 방식
- 상호작용형 강의 및 토론
- 다수의 연습 문제와 실습 기회 제공
- 실제 랩 환경에서 직접 구현해보는 과정
교육 맞춤형 옵션
- 본 교육의 커스터마이징을 원하실 경우, 연락주시면 맞춤형 프로그램으로 준비해드립니다.
제품 팀을 위한 WrenAI: 대화형 분석 및 셀프서비스 BI
14 시간WrenAI는 자연어 질의를 정확한 분석 결과로 변환해주는 대화형 분석 플랫폼으로, 기술 전문 지식이 없는 팀들도 신속하고 일관성 있게 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다.
본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 위주의 과정으로, 대화형 분석을 도입하고 WrenAI를 활용해 셀프서비스 BI 역량을 구축하려는 중급 수준의 제품 관리자, 분석가 및 데이터 전문가들을 대상으로 합니다.
교육 과정을 마친 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 신뢰할 수 있는 제품 인사이트를 도출하기 위한 대화형 분석 워크플로우 설계
- 일관된 보고를 위한 표준화된 지표 계층 구조의 생성 및 관리
- 자연어를 SQL로 변환하는 기능을 효과적으로 활용해 제품 관련 질문에 답변
- WrenAI 기반의 셀프서비스 대시보드와 보안 정책을 제품 업무 흐름 내에 통합
교육 방식
- 참여형 강의 및 토론 진행
- WrenAI와 샘플 데이터셋을 활용한 실습 세션
- 셀프서비스 대시보드와 대화형 질의 모음을 직접 구축하는 워크숍 진행
교육 커스터마이징 옵션
- 본 과정에 맞춤형 교육을 원하실 경우, 문의 주시면 협의해드리겠습니다.
SaaS용 WrenAI 배포하기: 고객용 제품에 GenBI 기능 통합
14 시간WrenAI를 활용하면 SaaS 제공업체들이 생성형 비즈니스 인텔리전스(GenBI) 기능을 자사의 고객용 제품에 직접 통합할 수 있습니다. 본 과정에서는 SaaS 개발팀이 Embedded API를 이용해 WrenAI를 연동하고, 화이트라벨 분석 기능을 설정하며, 멀티테넌트 환경을 관리하는 방법을 습듭니다.
본 강의는 온라인 또는 오프라인 형태로 진행되는 실습 중심 교육으로, SaaS 환경에 WrenAI 기반의 통합 분석 솔루션을 도입하고자 하는 중급 및 고급 수준의 SaaS 제품 책임자, 데이터 엔지니어, 풀스택 개발자를 대상으로 합니다.
교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- Embedded API를 활용해 고객용 애플리케이션에 WrenAI를 연동합니다.
- 브랜딩 및 맞춤 설정을 반영하여 화이트라벨 형태의 대화형 BI 기능을 구현합니다.
- 안전하고 확장 가능한 멀티테넌트 환경을 설계합니다.
- SaaS 환경 내에서 사용량 모니터링, 성능 최적화 및 규정 준수를 실천할 수 있습니다.
교육 방식
- 상호작용형 강의와 토론 진행
- WrenAI Embedded API 활용한 실습 중심 학습
- SaaS 사용 사례에 맞춰 화이트라벨 분석 기능을 설계 및 배포하는 워크숍
과정 커스터마이징 옵션
- 본 과정을 기반으로 맞춤형 교육 프로그램을 원하시는 경우, 문의해주시기 바랍니다.
WrenAI 스프레드시트 및 메트릭 라이브러리를 활용한 운영 분석
14 시간WrenAI 스프레드시트와 메트릭 라이브러리를 활용하면 AI 기반의 스프레드시트 워크플로우를 통해 신속하게 보고서를 작성할 수 있으며, 여러 플랫폼에서 사용 가능한 사전 정의된 비즈니스 지표들도 활용할 수 있습니다.
본 교육 과정은 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 프로그램으로, WrenAI 스프레드시트와 메트릭 라이브러리를 이용해 보고 및 분석 작업을 빠르게 수행하고자 하는 초급 및 중급 단계의 운영 전문가들을 대상으로 합니다.
교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- AI 기술이 적용된 스프레드시트를 활용해 데이터 분석 및 보고서 작성하기
- WrenAI 메트릭 라이브러리를 활용하여 표준화된 핵심 성과 지표(KPI) 도출하기
- 다양한 데이터 소스에 스프레드시트를 연결해 실시간 업데이트 구현하기
- 운영 보고 과정을 자동화하는 워크플로우 설계하기
강의 방식
- 상호작용 중심의 강의 및 토론
- WrenAI를 활용한 실제 스프레드시트 제작 연습
- 메트릭과 핵심 성과 지표 보고와 관련된 실무적 과제 수행
교육 커스터마이징 옵션
- 본 과정에 맞춘 맞춤형 교육 프로그램을 원하실 경우, 문의해주시면 일정을 조율해드립니다.