대한민국 LangChain 과정

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행되는 라이브 교육으로, LangChain을 사용하여 AI 솔루션을 개발할 때 발생하는 윤리적 문제를 탐구하고 윤리적 지침을 적용하는 방법을 배우려는 고급 AI 연구자 및 정책 입안자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• LangChain을 사용하여 AI 개발에서 발생하는 주요 윤리 문제를 식별할 수 있습니다.
• AI가 사회와 의사 결정 과정에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.
• 공정하고 투명한 AI 시스템을 구축하기 위한 전략을 개발할 수 있습니다.
• LangChain 기반 프로젝트에 윤리적 AI 지침을 구현할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain을 활용하여 직관적이고 사용자 친화적인 웹 애플리케이션을 만들고자 하는 중급 수준의 웹 개발자와 UX 디자이너를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain의 기본 개념과 웹 사용자 경험 향상에 있어서의 역할을 이해하세요.
• 웹 앱에 LangChain을 구현하여 동적이고 반응성이 뛰어난 인터페이스를 만듭니다.
• 웹 앱에 API를 통합하여 상호작용성과 사용자 참여를 개선합니다.
• LangChain의 고급 사용자 정의 기능을 사용하여 사용자 경험을 최적화하세요.
• 사용자 행동 데이터를 분석하여 웹 앱 성능과 경험을 세부적으로 조정합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 반복적인 작업과 워크플로를 자동화하기 위해 LangChain 및 API를 사용하는 방법을 이해하고자 하는 초보 수준의 비즈니스 분석가 및 자동화 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain을 사용하여 API 통합의 기본 사항을 이해하세요.
• LangChain과 Python을 사용하여 반복적인 워크플로를 자동화합니다.
• LangChain을 활용하여 다양한 API를 연결하여 효율적인 비즈니스 프로세스를 구축하세요.
• API와 LangChain의 자동화 기능을 사용하여 사용자 정의 워크플로를 만들고 자동화합니다.

LangGraph는 상태를 유지하고, 다중 액터를 가진 LLM 애플리케이션을 구성 가능한 그래프로 만들 수 있는 프레임워크입니다. 이는 지속적인 상태와 실행에 대한 정확한 제어를 제공합니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 이들은 LangGraph 기반의 법률 솔루션을 설계하고, 구현하며, 운영하고자 하며, 필요한 규정 준수, 추적 가능성, 그리고 관리 제어 기능을 포함하고자 합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있을 것입니다:

• 감사 가능성과 규정 준수를 보존하는 법률 전문 LangGraph 워크플로우를 설계합니다.
• 법률 온톨로지와 문서 표준을 그래프 상태와 처리에 통합합니다.
• 가이드레일, 인간-루프 승인, 그리고 추적 가능한 결정 경로를 구현합니다.
• 감시 가능성과 비용 제어를 포함한 LangGraph 서비스를 생산 환경에서 배포, 모니터링 및 유지 관리합니다.

강의 형식

• 상호작용 있는 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면 연락하여 준비해 주십시오.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain을 사용하여 데이터 분석 및 시각화 역량을 향상시키고자 하는 중급 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain을 사용하여 데이터 검색 및 정리를 자동화합니다.
• Python과 LangChain을 사용하여 고급 데이터 분석을 수행합니다.
• Matplotlib 및 LangChain과 통합된 다른 Python 라이브러리를 사용하여 시각화를 만듭니다.
• 데이터 분석에서 자연어 통찰력을 생성하기 위해 LangChain을 활용하세요.

LangGraph는 상태 유지 및 다중 액터 LLM 애플리케이션을 조합 가능한 그래프로 구축하기 위한 프레임워크로, 지속적인 상태와 실행에 대한 제어를 제공합니다.

이 강사는 중급에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 적절한 관리, 관찰 가능성, 준수성을 갖춘 LangGraph 기반 금융 솔루션을 설계, 구현 및 운영하는 방법을 학습합니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 규제 및 감사 요구 사항에 맞는 금융 전용 LangGraph 워크플로우를 설계합니다.
• 금융 데이터 표준 및 온톨로지를 그래프 상태 및 도구에 통합합니다.
• 중요한 프로세스에 대한 신뢰성, 안전성 및 인간 개입 제어를 구현합니다.
• 성능, 비용 및 SLA를 위해 LangGraph 시스템을 배포, 모니터링 및 최적화합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 수많은 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 교육받기 원하시면, 문의하여 안내받으세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 클라우드 서비스와 통합하여 LangChain의 기능을 활용하고자 하는 고급 데이터 엔지니어 및 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 플랫폼과 LangChain 통합합니다.
• 클라우드 기반 API와 서비스를 활용하여 LangChain 기반 애플리케이션을 향상시킵니다.
• 실시간 상호작용을 위해 대화형 에이전트를 클라우드에 확장하고 배포합니다.
• 클라우드 환경에서 모니터링 및 보안 모범 사례를 구현합니다.

LangGraph는 상태가 있는 다중 액터 워크플로를 LLMs로 구동하며 실행 경로와 상태 지속성에 대한 정확한 제어를 가능하게 합니다. 의료 분야에서는 이러한 기능이 규제 준수, 상호 운용성, 그리고 의료 워크플로와 일치하는 결정 지원 시스템 구축에 중요합니다.

이 강사는 중간 수준부터 고급 수준의 전문가를 대상으로 하며, LangGraph 기반의 의료 솔루션을 설계, 구현, 관리하고 규제, 윤리적, 운영상의 문제를 해결하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 강좌를 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 규제 준수와 감사 가능성을 고려하여 의료 전문 LangGraph 워크플로를 설계합니다.
• LangGraph 애플리케이션을 의료 온톨로지와 표준(FHIR, SNOMED CT, ICD)과 통합합니다.
• 민감한 환경에서 신뢰성, 추적 가능성, 설명 가능성을 위한 모범 사례를 적용합니다.
• 의료 생산 환경에서 LangGraph 애플리케이션을 배포, 모니터링 및 검증합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실제 사례 연구를 통해 직접 연습.
• 실시간 실험실 환경에서의 구현 연습.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조율해 주세요.

LangGraph는 지속적인 상태를 가지며 여러 액터로 구성된 LLM 애플리케이션을 구성 가능한 그래프로 구축할 수 있는 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장 실습을 통해 AI 플랫폼 엔지니어, AI 및 ML 아키텍트들이 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링, 운영할 수 있도록 고급 수준의 지식을 제공합니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 속도, 비용, 확장성을 고려한 복잡한 LangGraph 토폴로지를 설계하고 최적화합니다.
• 재시도, 타임아웃, 아이뎀포턴시, 체크포인트 기반 복구를 통해 신뢰성을 강화합니다.
• 그래프 실행, 상태 검사 및 생산 문제를 체계적으로 재현할 수 있습니다.
• 로그, 메트릭 및 트레이스를 그래프에 통합하고, 프로덕션에 배포하며, SLAs 및 비용을 모니터링합니다.

강좌 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 실습 환경에서의 실습 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의해 주세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 대화형 에이전트에 대한 이해를 심화하고 LangChain을 실제 사용 사례에 적용하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain의 기본 사항과 대화형 에이전트 구축에 있어서의 응용 방법을 이해합니다.
• LangChain을 사용하여 대화형 에이전트를 개발하고 배포합니다.
• 대화형 에이전트를 API 및 외부 서비스와 통합합니다.
• 대화형 에이전트의 성능을 개선하기 위해 Natural Language Processing (NLP) 기술을 적용합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 지도하는 실습 교육입니다. 모든 수준의 개발자와 IT 전문가를 대상으로 하며, AI를 사용하여 코드를 많이 작성하지 않고도 작업을 자동화하고 프로세스를 자동화하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육을 마치면 참가자들이 할 수 있는 일들:

• n8n의 시각적 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 복잡한 워크플로우를 설계하고 구현합니다.
• LangChain을 사용하여 워크플로우에 AI 기능을 통합합니다.
• 다양한 사용 사례에 맞춘 사용자 지정 챗봇과 가상 비서를 만듭니다.
• AI 에이전트를 사용하여 고급 데이터 분석 및 처리 작업을 수행합니다.

LangGraph는 조건부, 다단계 LLM 및 도구 워크플로우를 가능하게 하는 그래프 기반 오케스트레이션 프레임워크로, 콘텐츠 파이프라인 자동화와 개인화에 최적화되어 있습니다.

이 강사는 중급 마케터, 콘텐츠 전략가, 자동화 개발자들을 대상으로 하며, LangGraph를 사용하여 동적 분기형 이메일 캠페인과 콘텐츠 생성 파이프라인을 구현하고자 합니다. (온라인 또는 오프라인)

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 조건부 논리를 적용한 그래프 구조 콘텐츠와 이메일 워크플로우를 설계합니다.
• 자동 개인화를 위한 LLMs, APIs, 데이터 소스를 통합합니다.
• 다단계 캠페인에서 상태, 메모리, 컨텍스트를 관리합니다.
• 워크플로우 성능과 전달 결과의 평가, 모니터링 및 최적화를 수행합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 그룹 토론
• 이메일 워크플로우와 콘텐츠 파이프라인 구현 실습
• 개인화, 세분화, 분기 논리에 대한 시나리오 기반 연습

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 안내를 위해 문의하세요.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 라이브 교육은 LangChain의 핵심 개념과 아키텍처를 배우고 AI 구축을 위한 실무 기술을 습득하려는 초급부터 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다. 전원이 공급되는 애플리케이션.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain의 기본 원리를 파악하세요.
• LangChain 환경을 설정하고 구성합니다.
• 아키텍처와 LangChain이 LLM(대규모 언어 모델)과 상호 작용하는 방식을 이해합니다.
• LangChain을 사용하여 간단한 애플리케이션을 개발해 보세요.

LangGraph는 분기, 도구 사용, 메모리, 그리고 제어 가능한 실행을 지원하는 그래프 구조의 LLM 워크플로우를 구성하는 프레임워크입니다.

이 강사는 중간 수준의 엔지니어와 제품 팀을 대상으로 LangGraph의 그래프 논리와 LLM 에이전트 루프를 결합하여 고객 지원 에이전트, 의사결정 트리, 정보 검색 시스템 등 동적이며 맥락 인식 응용 프로그램을 구축하고자 하는 사람들에게 맞춤형으로 진행됩니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다:

• LLM 에이전트, 도구, 메모리를 조율하는 그래프 기반 워크플로우를 설계합니다.
• 강력한 실행을 위한 조건부 라우팅, 재시도 및 폴백을 구현합니다.
• 검색, API, 구조화된 출력을 에이전트 루프에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 에이전트 동작을 평가, 모니터링 및 강화합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 주제 토론.
• 샌드박스 환경에서 진행되는 안내형 실습 및 코드 워크스루.
• 시나리오 기반 설계 연습 및 동료 검토.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌의 맞춤형 교육을 요청하려면, 배정하기 위해 연락 주세요.

이 강사는 실시간으로 진행되는 온라인 또는 오프라인 강의로, LangChain 프레임워크를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 개발하고자 하는 중급 개발자와 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후, 참여자는 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.

• LangChain과 그 구성 요소의 기본 개념을 이해합니다.
• LangChain을 GPT-4와 같은 대형 언어 모델(LLMs)와 통합합니다.
• LangChain을 사용하여 모듈식 AI 애플리케이션을 구축합니다.
• LangChain 애플리케이션에서 발생하는 일반적인 문제를 해결합니다.

LangGraph는 계획, 분기, 도구 사용, 메모리 및 제어 가능한 실행 기능을 지원하는 그래프 구조의 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 강사 주도의 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)에서 초급 개발자, 프로프트 엔지니어, 데이터 전문가들이 LangGraph를 사용하여 신뢰할 수 있고 다단계 LLM 워크플로우를 설계하고 구축하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 핵심 LangGraph 개념(nodes, edges, state) 및 그 사용 시기를 설명합니다.
• 분기, 도구 호출 및 메모리 유지 기능을 갖춘 프롬프트 체인을 구축합니다.
• 검색 및 외부 API를 그래프 워크플로우에 통합합니다.
• 신뢰성과 안전성을 위해 LangGraph 앱을 테스트, 디버깅 및 평가합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 논의
• 샌드박스 환경에서 안내형 실습 및 코드 워크스루
• 설계, 테스트 및 평가에 중점을 둔 시나리오 기반 연습

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락하여 조정을 부탁하십시오.