문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
에이전틱 AI 입문
- 에이전틱 AI의 정의 및 전통적인 AI 시스템과의 관계
- 추론, 메모리, 목표 지향 아키텍처 개요
- 주요 사용 사례 및 산업 적용 분야
핵심 개념 및 설계 패턴
- 에이전트 루프: 지각, 추론, 행동
- 단일 에이전트 시스템과 멀티 에이전트 시스템 비교
- 환경 상호작용 및 도구 호출
프롬프트 엔지니어링 기초
- 추론 및 작업 분해를 위한 효과적인 프롬프트 설계
- 더 나은 제어를 위한 예시, 제약 조건, 역할 활용
- 체계적인 프롬프트 디버깅 및 반복 개선
단순한 에이전틱 워크플로우 구축
- Python으로 에이전트 루프 구현
- API 및 단순 도구와 통합
- 에이전트 상태 및 메모리 관리
책임 있는 설계 및 안전성 관행
- 에이전트 사용의 윤리적 고려 사항 및 책임 있는 활용
- AI 시스템에서의 편향, 투명성, 책임 소재
- 접근 제어, 데이터 보호, 콘텐츠 안전성
실습 프로젝트: 책임 있는 에이전트 설계
- 문제 범위 및 목표 정의
- 프롬프트 및 제어 로직 개발
- 에이전트 행동 테스트, 정교화 및 평가
요건
- AI 또는 머신러닝 개념에 대한 기본적인 이해
- Python 문법과 스크립팅에 대한 익숙함
- 데이터 또는 API 기반 애플리케이션 처리 경험
대상 독자층
- 에이전틱 AI 개발에 처음 접하는 데이터 사이언티스트
- 응용 에이전트 아키텍처를 탐색하는 주니어 ML 엔지니어
- 에이전트 설계 및 안전성 원칙을 이해하고자 하는 기술 관리자
14 시간
회원 평가 (3)
강사는 인내심이 많고 매우 도움이 됩니다. 그는 해당 주제에 대해 잘 알고 있습니다.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
코스 - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
기계 번역됨
지식과 실습의 좋은 조합
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Agentic AI for Enterprise Applications
기계 번역됨
이론과 실습, 고수준 관점과 저수준 관점의 혼합
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
기계 번역됨
