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코스 개요
에이전틱 AI 입문
- 전통적인 AI 시스템과의 관계를 포함한 에이전틱 AI 정의
- 추론, 기억, 목표 주도 아키텍처 개요
- 주요 사용 사례 및 업계 응용 프로그램
핵심 개념과 설계 패턴
- 에이전트 루프: 인식, 추론, 행동
- 단일 에이전트 시스템 vs. 다중 에이전트 시스템
- 환경 상호작용 및 도구 호출
프롬프트 엔지니어링 기초
- 추론과 작업 분해를 위한 효과적인 프롬프트 설계
- 예제, 제약 조건, 역할을 활용한 더 나은 제어
- 체계적으로 프롬프트를 디버깅하고 반복
간단한 에이전틱 워크플로 구축
- Python에서 에이전트 루프 구현
- API와 간단한 도구 통합
- 에이전트 상태 및 메모리 관리
책임감 있는 설계와 안전 실천
- 윤리적 고려 사항과 에이전트의 책임감 있는 활용
- 편향, 투명성, AI 시스템에서의 책임
- 접근 제어, 데이터 보호, 콘텐츠 안전
실습 프로젝트: 책임감 있는 에이전트 설계
- 문제 범위 및 목표 정의
- 프롬프트와 제어 논리 개발
- 에이전트 행동 테스트, 개선, 평가
요약 및 다음 단계
요건
- AI 또는 머신러닝 개념에 대한 기본적인 이해
- Python 구문 및 스크립팅에 익숙함
- 데이터나 API 기반 애플리케이션 작업 경험이 있음
대상자
- 에이전틱 AI 개발에 새로운 데이터 과학자
- 적용된 에이전트 아키텍처를 탐구하는 주니어 ML 엔지니어
- 에이전트 설계 및 안전 원칙을 이해하고자 하는 기술 매니저
14 시간
회원 평가 (3)
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
실용적인 연습
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
코스 - Agentic AI in Multi-Agent Systems
기계 번역됨