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코스 개요
1. LLM 애플리케이션 및 AutoGen v0.4 소개
- 대규모 언어 모델(LLMs) 개요: 그 기능과 활용 방안에 대한 이해.
- AutoGen v0.4 소개: 주요 기능, 아키텍처 및 에이전틱 AI 시스템 개발을 어떻게 간편하게 만들어주는지 알아보기.
2. AutoGen의 핵심 개념 및 구성 요소
- 계층적 프레임워크 이해:
- 핵심 계층: 동적 워크플로우를 지원하는 이벤트 기반 아키텍처.
- AgentChat API: 고수준 인터페이스를 활용해 작업 지향형 에이전트를 구축하기.
- 확장 기능: 사용자 정의 에이전트, 도구 및 메모리 모듈을 통합하여 기능 강화.
- 비동기 메시징: 이벤트 기반 방식과 요청-응답 형태의 상호작용 구현하기.
3. 첫 번째 멀티 에이전트 애플리케이션 개발하기
- 에이전트 정의: 어시스턴트 및 사용자 프록시 에이전트 생성하기.
- 에이전트 간 통신 설정: 비동기 메시징 체계 구축하기.
- 샘플 애플리케이션 구현: 특정 작업 해결을 위한 단순한 멀티 에이전트 시스템 개발하기.
- 가시성 및 디버깅 도구 활용: 내장된 지표 추적 기능과 메시지 추적 기법을 통해 실시간 모니터링 수행하기.
4. 사례 연구와 모범 사례
- 실제 활용 사례: 다양한 산업 분야에서 AutoGen이 성공적으로 적용된 예시 살펴보기.
- 모범 사례 안내: 효율적이고 확장 가능한 LLM 애플리케이션 설계를 위한 AutoGen 사용 지침.
- 당면 과제와 해결 방안: 개발 과정에서 흔히 발생하는 문제들과 그 해결책 제시.
- 질의응답
이 워크숍은 다음과 같은 분들을 위한 것입니다:
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 과학자
- 데이터 엔지니어
- AI 프로그래밍에 관심이 있거나 기본적인 프로그래밍 지식을 갖춘 분들.
요건
사전 지식 - 파이썬 프로그래밍 능력
7 시간
회원 평가 (5)
그가 계속해서 예시를 제공하면서도 그가 제시한 내용에 대해 개인적으로 작업할 시간을 주었다는 점이 마음에 들었습니다.
Iacob Giorgel
코스 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
기계 번역됨
이론적 배경 설명과 그 적용 방식을 정말 좋아했습니다. 그것이 프로세스가 어떻게 작동하는지 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다.
Norbert
코스 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
기계 번역됨
실용적인 첫 부분이 정말 재미있었습니다. 강의 감사합니다. 발표자인 아비는 매우 잘 준비되어 있었고, 발표도 잘하고 주제에 대해 많은 지식을 가지고 있습니다.
Tomas
코스 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
기계 번역됨
트레이너의 방대한 지식과 집약된 정보.
Stefan
코스 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
기계 번역됨
트레이너가 질문에 즉시 답변합니다.
Adrian
코스 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
기계 번역됨
