문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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기간 21 시간
코스 개요
에이전틱 AI 소개 및 부트캠프 개요
- 에이전틱 AI 이해 및 부트캠프 구조 파악
- 도구, 프레임워크 및 종속성 리뷰
- 프로젝트 설정 및 협업 모범 사례
프로젝트 1: 프롬프트 기반 추론을 지닌 지능형 어시스턴트
- 태스크 기반 대화형 에이전트 설계
- 추론 및 의사결정을 위한 구조화된 프롬프트 활용
- Jupyter Notebook에서 빌드 및 테스트
프로젝트 2: 문서 분석 및 요약 에이전트
- PDF 및 텍스트 파일에서 데이터 추출 및 요약
- LangChain을 활용한 문서 인젝션 및 검색
- 구조화 및 비구조화된 콘텐츠 기반 경영 보고서 생성
프로젝트 3: 워크플로 자동화를 위한 도구 사용 에이전트
- 외부 API 통합 및 반복 작업 자동화
- 에이전틱 루프를 통한 다단계 프로세스 관리
- 실제 비즈니스 워크플로를 위한 소형 자동화 어시스턴트 구축
프로젝트 4: 데이터 분석 및 인사이트 생성 에이전트
- 데이터 소스(CSV, SQL 또는 API)와 에이전트 연결
- 파이썬 및 AI 보조를 활용한 탐색적 데이터 분석 수행
- 시각적 인사이트 및 성과 대시보드 생성
프로젝트 5: 다중 에이전트 협업 및 오케스트레이션
- 태스크 위임을 위한 다중 에이전트 조정
- 컨트롤러-워커 아키텍처 설계
- 다중 에이전트 시스템 프로토타입 배포 및 테스트
마무리 및 다음 단계
- 프로젝트 발표 및 동료 피드백
- 최적화 및 확장 전략 토론
- 지속적인 학습 및 실험을 위한 리소스
요건
- 파이썬 프로그래밍에 대한 중급 수준의 숙련도
- AI 또는 머신러닝 원리에 대한 기초적 이해
- API 및 데이터 처리 워크플로에 대한 친숙함
대상 청중
- 응용 AI 프로젝트 구축을 원하는 엔지니어 및 개발자
- 에이전틱 AI에서 빠른 프로토타이핑 기술을 원하는 기술 팀
- AI 통합 및 파일럿 프로그램 개발에 관여하는 실무자
회원 평가 (1)
가장 가치 있었던 점 1: 복사-붙여넣기가 아닌, 내가 배운 내용을 직접 적용하여 AI로 실용적인 데이터 분석 작업을 수행한 것입니다. 가장 가치 있었던 점 2: 누구나 사용하는 용어(스킬, 에이전트, MCP, API)의 명확한 정의입니다. 이제 그 의미를 이해했기 때문에 AI를 활용해 보고 싶은 자신감이 훨씬 더 생겼습니다. 3번째: AI의 작동 원리, 수행 가능한 일, 불가능한 일에 대한 당신의 통찰입니다(당신의 80/20 규칙은 평생 기억에 남을 것입니다). 4번째: 우리에게 가르쳐 주신 모든 내용을 명확하고 접근하기 쉬운书面形式으로 정리해 주신 것입니다.
Lieven Hofmann - Transport & Environment
코스 - Hands-On Agentic AI Bootcamp: Build 5 Real Projects in Python
기계 번역됨