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

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (3)

예정된 코스

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