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코스 개요

에이전트형 AI 개요

  • 에이전트형 AI의 정의와 기존 AI 시스템과의 차이점 설명
  • 추론, 메모리 기능 및 목표 중심 아키텍처에 대한 개요
  • 주요 활용 사례와 산업별 적용 분야

핵심 개념 및 설계 패턴

  • 에이전트의 동작 순서: 인지→추론→행동
  • 단일 에이전트 시스템과 다중 에이전트 시스템 비교
  • 외부 환경 상호작용 및 도구 호출 기법

프롬프트 엔지니어링의 기초

  • 추론 과정 설계 및 복잡한 작업을 분해하는 데 필요한 프롬프트 작성법
  • 예시 제공, 제약 조건 지정, 역할 정의를 통한 프롬프트 제어 기법
  • 체계적인 방식으로 프롬프트를 디버깅하고 개선하는 방법

간단한 에이전트형 워크플로우 구축하기

  • Python을 이용해 에이전트 루프를 구현하는 방법
  • API 및 간단한 도구들과의 연동 방식
  • 에이전트 상태와 메모리 정보 관리 기법

책임감 있는 설계 및 안전성 원칙

  • 에이전트 활용 시 준수해야 할 윤리적 기준과 책임 있는 사용 방식
  • AI 시스템에서 발생할 수 있는 편향 문제와 투명성·책임 소재에 대한 논의
  • 접근 제어, 데이터 보호 및 콘텐츠 안전 유지 방안

실습 프로젝트: 책임감 있는 에이전트 설계하기

  • 문제의 범위와 목표를 명확히 정의하는 단계
  • 프롬프트 구조 및 제어 로직 개발 과정
  • 에이전트 동작 테스트, 개선점 도출 및 평가 방법

요약 및 향후 학습 방향

요건

  • AI 및 머신러닝의 기본 개념에 대한 이해
  • Python 문법과 스크립팅에 대한 기초 지식
  • 데이터 처리 또는 API 기반 애플리케이션 활용 경험

대상 수강생

  • 에이전트형 AI 개발에 처음 입문하는 데이터 과학자
  • 실무에서 활용 가능한 에이전트 아키텍처를 탐색하고자 하는 주니어급 ML 엔지니어
  • 에이전트 설계 및 안전성 원칙을 이해하려는 기술 관리자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

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