코스 개요

생성 AI와 에이전트형 AI 소개

  • 생성 AI란? 에이전트형 AI란?
  • 두 기술의 차이점과 상호 보완성
  • 산업별 사례와 트렌드

생성 AI 아키텍처 및 도구

  • 트랜스포머 모델: GPT, LLaMA, Claude 등
  • 미세 조정(fine-tuning) vs. 컨텍스트 내 학습(in-context learning)
  • 도구: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio

제어 및 구조화를 위한 프롬프트 엔지니어링

  • 쓰기, 코딩, 요약 등에 대한 프롬프트 패턴
  • 몇 가지 샘플(few-shot), 제로 샘플(zero-shot), 사고 과정(chain-of-thought) 프롬프팅
  • 프롬프트 라이브러리와 테스트 도구 사용

에이전트형 AI 이해

  • 에이전트형 AI의 정의와 발전
  • 아키텍처: 계획, 메모리, 도구, 자기 반성
  • 인기 있는 프레임워크: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

독립적 에이전트 설계 및 배포

  • 목표 설정과 작업 분해
  • 도구와 API(검색, 메모리, 코드) 통합
  • 다중 에이전트 협력 및 인간 관여 감독

사례 연구와 구현 시나리오

  • 콘텐츠 생성 vs. 작업 조정
  • 기업 생산성, 고객 지원, 데이터 추출
  • 책임감 있고 안전한 구현

요약 및 다음 단계

요건

  • AI 및 머신 러닝 개념 이해
  • API 또는 Python과 같은 스크립팅 언어 사용 경험
  • 프롬프트 엔지니어링이나 대규모 언어 모델 사용에 익숙함

대상자

  • AI 개발자 및 엔지니어
  • 혁신과 R&D 팀
  • 에이전트형 AI 시스템을 탐색하는 기술 제품 매니저
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

예정된 코스

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