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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
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