LLM-Based AI Agents for Enterprise Automation 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프사이트)은 Read AI을 Slack, CRM 시스템, 그리고 Notion과 같은 플랫폼에 통합하여 워크플로우를 자동화하고 팀 효율성을 개선하려는 중급부터 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참석자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Read AI을 Slack, Salesforce, Notion 및 유사한 도구와 연결합니다.
• 플랫폼 간에 회의 요약과 행동 사항을 자동으로 전달합니다.
• Read AI 데이터를 CRM 시스템과 작업 보드에 동기화합니다.
• 통합 문제를 해결하고 팀 요구사항에 맞게 구성 최적화를 수행합니다.

AutoGen for Enterprise AI Automation is a hands-on course focused on implementing scalable, intelligent agent systems to automate complex business operations using the AutoGen framework.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level AI professionals who wish to deploy multi-agent architectures across enterprise platforms and processes using the AutoGen framework.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and automate enterprise workflows using AutoGen and LLM agents.
• Integrate AutoGen with LangChain for advanced orchestration and context handling.
• Build RAG pipelines and connect enterprise data for contextual automation.
• Connect agents with enterprise platforms like Slack, Jira, and SharePoint.
• Scale and monitor AutoGen deployments in production environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level business and AI professionals who wish to create intelligent, domain-specific business agents using CrewAI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture of CrewAI and its relevance in business use cases.
• Create business-oriented agents using roles, tools, and memory.
• Build agent crews that collaborate to perform business workflows.
• Apply CrewAI in practical scenarios such as finance, marketing, and customer support.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to scale CrewAI systems, integrate with enterprise tools, and deploy automation solutions in production environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
• Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
• Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
• Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and core principles of CrewAI.
• Design workflows involving multiple collaborating agents.
• Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
• Implement and orchestrate real-world automation use cases.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design and implement custom multi-agent systems using CrewAI with complex workflows, event triggers, and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
• Implement complex, event-driven multi-agent task flows.
• Integrate external APIs and data pipelines within a CrewAI system.
• Optimize coordination, error handling, and execution efficiency of multi-agent systems.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grok AI의 기능, 사용 사례 및 잠재적 응용 프로그램을 이해하고자 하는 초보 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grok AI이 무엇이고 다른 챗봇과 어떻게 다른지 알아보세요.
• Grok AI의 주요 기능과 기능을 살펴보세요.
• Grok AI을 개인 및 비즈니스 용도로 효과적으로 상호 작용하세요.
• 생산성, 창의성 및 문제 해결을 위한 레버리지Grok AI
• AI 챗봇의 윤리적 고려사항과 한계를 인식하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 비즈니스 분석, 워크플로 자동화 및 생산성 향상을 위해 Grok AI를 활용하려는 중급 수준의 비즈니스 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grok AI의 비즈니스에서의 역량과 응용분야를 이해하세요.
• 시장 조사 및 경쟁 분석을 위해 레버리지Grok AI를 활용하세요.
• AI 기반 워크플로를 사용하여 일상적인 비즈니스 작업을 자동화합니다.
• AI가 생성한 통찰력을 활용하여 전략적 의사 결정을 내리세요.
• Grok AI를 사용하여 팀 협업과 생산성을 향상하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Grok AI을 엔터프라이즈 워크플로에 사용자 지정하고 통합하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Grok AI의 아키텍처와 API 기능을 이해하세요.
• 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 Grok AI을 사용자 정의하세요.
• Grok AI을 엔터프라이즈 시스템 및 자동화 도구와 통합합니다.
• 효율성과 확장성을 위해 AI 기반 워크플로를 최적화하세요.
• 보안, 규정 준수 및 책임감 있는 AI 사용을 보장하세요.

Building LLM Agent Systems with AutoGen is a hands-on course focused on developing multi-agent systems using Microsoft’s AutoGen framework for large language models (LLMs).

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level AI and automation professionals who wish to design, implement, and orchestrate multi-agent systems using AutoGen with Python and LLMs.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design multi-agent architectures using the AutoGen framework.
• Configure agent roles, capabilities, and coordination behaviors.
• Use function-calling and memory handling for agent interactions.
• Build and test Python-based LLM agent workflows for real use cases.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

이 1일 워크숍은 개발자, 데이터 과학자 및 AI 애호가를 대상으로 설계되었으며, AutoGen v0.4를 사용하여 에이전트 AI 시스템을 이해하고 활용하는 데 도움을 줄 것입니다. 

실습과 실제 시연을 통해 Large Language Models (LLMs)으로 구동되는 다중 에이전트 애플리케이션을 구축, 관리 및 배포하는 방법을 배우게 됩니다. 

본 과정을 마치면 AutoGen의 계층적 아키텍처에 대한 확실한 기반을 다지고, 에이전트 간의 비동기 통신을 마스터하며, 확장 가능하고 지능적인 LLM 기반 애플리케이션을 개발하기 위한 실제 사용 사례와 모범 사례를 탐구할 수 있습니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프사이트)은 회의 요약을 작성하고 핵심 인사이트를 추출하며 최소한의 수동 작업으로 행동 사항을 생성하는 방법을 배우고자 하는 초급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참석자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Read AI을 주요 플랫폼의 회의에 설정하고 구성합니다.
• 자동으로 회의 요약을 생성하고 행동 사항을 식별합니다.
• Read AI이 제공하는 참여도 및 감성 분석을 해석합니다.
• 팀 협업을 위해 요약을 효과적으로 공유, 편집하고 정리합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 오프사이트)은 AI 기반 워크플로와 Read AI 분석을 사용하여 원격 팀 협업을 간소화하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Read AI을 사용하여 완전한 원격 팀 회의 워크플로를 설계합니다.
• 회의 부담을 줄이기 위해 자동화된 후속 조치와 문서화를 수행합니다.
• 실시간 및 비실시간 협업을 위한 AI 요약을 활용합니다.
• Read AI 인사이트를 통해 팀의 참여도와 책임감을 추적합니다.

이 온라인 또는 현장 실습 중심의 라이브 교육은 기업 환경에서 CrewAI을 사용하여 안전하고 준수되는 에이전트 워크플로우를 구축하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다중 에이전트를 포함한 안전하고 감사 가능한 워크플로우를 설계합니다.
• 자율 시스템 내에서 데이터 개인정보 보호 전략을 구현합니다.
• 로깅, 거버넌스, 준수 메커니즘을 통합합니다.
• CrewAI 기반 시스템을 생산 환경에서 배포하고 모니터링합니다.