Course Outline

Generative AI 및 Agentic AI 소개

  • Generative AI이란 무엇인가? Agentic AI이란 무엇인가?
  • 차이점과 상호 보완적인 요소
  • 산업별 사용 사례 및 트렌드

Generative AI 아키텍처 및 도구

  • 트랜스포머 모델: GPT, LLaMA, Claude 및 기타 모델
  • 마이크로 조정 vs. 맥락 학습
  • 도구: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio

Prompt Engineering를 통한 제어 및 구조화

  • 글쓰기, 코딩, 요약 등을 위한 프롬프트 패턴
  • 소수의 샘플 학습, 샘플 없는 학습 및 사슬형 사고 프롬프팅
  • 프롬프트 라이브러리 및 테스트 도구 활용

Agentic AI 이해하기

  • 에이전트형 AI 정의 및 진화
  • 아키텍처: 계획, 기억, 도구, 자기 반성
  • 인기 프레임워크: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

자율 에이전트 설계 및 배포

  • Go적 설정 및 작업 분해
  • 도구 및 API 통합 (검색, 기억, 코드)
  • 다중 에이전트 조정 및 인간 개입

Use Case 및 구현 시나리오

  • 콘텐츠 생성 vs. 작업 조율
  • 기업 생산성, 고객 지원, 데이터 추출
  • 책임감 있는 구현 및 보안

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 및 머신러닝 개념에 대한 이해
  • Python와 같은 API 또는 스크립팅 언어와 작업한 경험
  • 프롬프트 엔지니어링 또는 대형 언어 모델 사용에 대한 익숙함

대상

  • AI 개발자 및 엔지니어
  • 혁신 및 R&D 팀
  • 에이전트 AI 시스템을 탐색하는 기술 제품 관리자
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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