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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
회원 평가 (1)
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Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
코스 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
기계 번역됨