AI 기반 개인 어시스턴트: 스마트 AI 에이전트 구축하기 교육 과정
AI 기반 개인 어시스턴트는 자연어 처리와 AI 기술을 활용해 사용자의 작업 처리를 자동화하고 사용자 경험을 향상시킴으로써 생산성을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이 과정에서는 GPT, Gemini, Perplexity AI와 같은 최첨단 AI 모델을 활용하여 나만의 스마트 개인 어시스턴트를 구축하는 방법을 단계별로 안내합니다.
이 강사 중심 실습 교육(온라인 또는 현장)은 AI 기반 개인 어시스턴트의 원리를 이해하고 다양한 시나리오에 적용하여 구축하고자 하는 초급에서 중급 수준의 개발자 및 디자이너를 대상으로 합니다.
이 교육을 수료하면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- AI 기반 개인 어시스턴트의 핵심 원리를 이해합니다.
- 스마트 어시스턴트에 언어 모델을 통합하는 기초를 습득합니다.
- AI 프레임워크와 도구를 활용해 개인 어시스턴트를 구축하고 커스터마이징합니다.
- 다양한 산업 분야의 실제 환경에 개인 어시스턴트를 배포합니다.
과정 운영 방식
- 대화형 강의와 토론
- 다양한 실습 및 연습 문제
- 라이브 랩 환경에서의 직접 구현 경험
과정 커스터마이징 옵션
- 본 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하시려면 저희에게 연락 주시기 바랍니다.
코스 개요
AI 개인 어시스턴트 소개
- AI 기반 개인 어시스턴트란?
- 다양한 산업 분야에서 어시스턴트의 활용 사례
- 스마트 어시스턴트 뒤에서 작동하는 핵심 구성 요소와 기술
개인 어시스턴트를 위한 AI 모델 기초
- 자연어 처리(NLP) 소개
- 언어 모델 이해: GPT, Gemini 및 기타 모델
- 어플리케이션에 적합한 AI 모델 선택하기
개인 어시스턴트 구축: 실습 개발
- 개발 환경 설정
- AI 모델을 사용자 인터페이스(UI)에 통합하기
- 음성과 텍스트 기반 상호작용 구현
개인 어시스턴트의 고급 기능
- AI 응답 커스터마이징 및 사용자 경험(UX) 향상
- API 및 제3자 서비스를 활용한 어시스턴트 기능 확장
- 보안 및 데이터 프라이버시 기능 구현
AI 개인 어시스턴트 배포 및 확장
- 개인 어시스턴트 배포 전략
- 확장 가능한 솔루션을 위한 성능 최적화
- 실제 사용 사례 및 배포 예시
AI 어시스턴트의 윤리, 프라이버시 및 사용자 신뢰
- AI 어시스턴트의 윤리적 함의 이해
- 사용자 데이터 프라이버시 및 신뢰 확보
- 데이터 보호 규정(GDPR 등) 준수
요약 및 다음 단계
- 과정 동안 학습한 핵심 개념과 스킬 검토
- 지속적 학습을 위한 추가 리소스 탐색
- 다양한 산업 분야에서 개인 어시스턴트를 배포하기 위한 다음 단계
요건
- Python 프로그래밍 기초 지식
- 기계 학습 개념에 대한 이해
- 기초적인 AI 도구 및 프레임워크 사용 경험
대상 독자
- 제품 개발자
- AI 엔지니어
- UX/UI 디자이너
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
AI 기반 개인 어시스턴트: 스마트 AI 에이전트 구축하기 교육 과정 - 예약
AI 기반 개인 어시스턴트: 스마트 AI 에이전트 구축하기 교육 과정 - 문의
AI 기반 개인 어시스턴트: 스마트 AI 에이전트 구축하기 - 컨설팅 문의
예정된 코스
관련 코스
Gemini 3 및 Google Antigravity를 활용한 에이전틱 개발
21 시간고급 안티그라비티: 피드백 루프, 학습 및 장기 에이전트 메모리
14 시간고급 Mastra 통합: API, 도구, 엔터프라이즈 데이터 및 외부 시스템
21 시간대한민국에 관한 본 강사의 실시간 교육은 API, 도구, 엔터프라이즈 데이터 시스템을 포함한 고급 Mastra 통합을 다루고 있습니다. 중급 엔지니어를 대상으로 하며, 실제 시나리오와 모범 사례를 통해 안전하고 확장 가능한 통합 설계 및 실습 구현법을 학습합니다.
인터랙티브 AI 에이전트: AgentCore 메모리, 코드 인터프리터 및 브라우저 도구 실전 활용
14 시간AgentCore 런타임 및 게이트웨이를 활용한 AI 에이전트 배포 가속화
14 시간개발자를 위한 Antigravity: 에이전트 퍼스트 애플리케이션 구축
21 시간Antigravity 입문: 에이전트 퍼스트 IDE의 이해
14 시간웹 자동화 및 브라우저 기반 작업용 Antigravity
21 시간AgentCore로 완전 관리형 AI 에이전트 구축: 개념부터 프로덕션까지
14 시간Mastra를 활용한 AI 에이전트 개발
14 시간본 과정은 강사 주도의 라이브 트레이닝(온라인 또는 온사이트)으로, Mastra를 사용하여 확장 가능하고 관찰 가능한 AI 시스템을 구축하기를 원하는 중급 수준의 소프트웨어 개발자 및 엔지니어링 팀을 대상으로 합니다.
본 트레이닝을 통해 참가자는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mastra의 아키텍처와 LLM 및 외부 API와의 통합 방식을 이해합니다.
- TypeScript를 사용하여 AI 에이전트 및 워크플로우를 설계하고 구현합니다.
- Mastra의 관찰 가능성 및 메모리 도구를 활용해 에이전트 성능을 모니터링하고 개선합니다.
- Mastra 프레임워크 기능을 활용하여 프로덕션 수준의 AI 애플리케이션을 배포합니다.
Mastra를 활용한 AI 에이전트 디버깅, 평가 및 품질 보증
21 시간대한민국에 대한 본 인스트럭터 주도 트레이닝에서는 AI 에이전트의 디버깅, 평가 및 신뢰성 보장을 위한 Mastra 도구를 다룹니다. 참가자는 구조화된 지표를 적용하고, 옵저버빌리티 워크플로를 구현하며, QA 전략을 설계하여 복잡한 환경에서의 일관된 에이전트 성능을 보장합니다.
Mastra 운영 및 프로덕션 엔지니어링: AI 에이전트 배포 및 확장
21 시간이 대한민국 실시간 교육에서는 프로덕션 용도로 Mastra AI 에이전트를 배포하고 확장하는 과정을 기술 전문가에게 안내합니다. 환경 준비, 관측성(observability), 성능 최적화를 다루어 에이전트 운영이 신뢰할 수 있고, 효율적이며, 비용 대비 효과적이도록 보장합니다.
Mastra 워크플로우 자동화 및 멀티 에이전트 오케스트레이션
21 시간이 강사가 주도하는 대한민국 트레이닝은 고급 멀티 에이전트 오케스트레이션을 위한 Mastra 프레임워크의 기초를 다룹니다. 복잡한 워크플로우 설계, 병렬 작업 조정, 그리고 신뢰할 수 있는 분산 시스템 및 기업용 통합을 위한 모니터링 도구 구현 방법을 학습하세요.
