AI 에이전트 입문과 멀티모달 활용
기수 13기
트랙 AI (Artificial Intelligence) Track
커리큘럼 10주
AI 에이전트의 구조를 이해하고 멀티모달 기술을 실무에 적용하고자 하는 분을 위해 입문 형식의 강의를 진행합니다.
어떤 것을 배우나요?
- 챗봇과 차별화된 AI 에이전트의 개념, 주요 구성 요소(메모리, 도구 등) 및 실행 흐름 이해
- Tool Calling의 원리를 배우고 검색, 계산, 외부 API 및 데이터베이스 등 외부 시스템 연동 방식 학습
- 텍스트를 넘어 이미지, PDF 문서, 표/차트 분석 등 멀티모달 데이터를 활용한 실무 업무 자동화 사례 경험
이런 분께 추천합니다
- ChatGPT, Claude 등의 생성형 AI 서비스를 사용해 본 경험은 있지만, 이를 업무 자동화 에이전트로 확장해 보고 싶으신 분
- 딥러닝 수식이나 복잡한 모델 학습 대신, AI 에이전트의 구조와 최신 멀티모달 기술의 업무 적용 가능성을 배우고 싶으신 분
- 선행 요구 역량: 프롬프트와 LLM의 기본적인 개념 및 생성형 AI의 기본 활용 경험(문서 요약, 파일 업로드 등)이 있어야 함
신청 전 확인
본 강의는 AI 에이전트와 멀티모달 기술의 핵심 개념, 사례, 데모를 중심으로 진행되는 입문 과정으로, 복잡한 딥러닝 수식이나 프레임워크 구현은 포함하지 않습니다.
실습 중 외부 AI 서비스를 사용할 경우 가입이나 소정의 API 이용료가 발생할 수 있으며, 과정 중 과제는 코딩 구현이 아닌 실제 업무 적용을 위한 설계 과제로 진행됩니다.
커리큘럼
- 1주차 생성형 AI 에이전트의 개념과 필요성 이해
- 2주차 AI 에이전트를 구성하는 주요 요소 이해
- 3주차 AI 에이전트의 판단 및 실행 과정 이해
- 4주차 Tool Calling의 개념과 외부 시스템 연동 방식 이해
- 5주차 멀티모달 AI의 개념과 활용 범위 이해
- 6주차 문서 기반 멀티모달 에이전트의 활용 방식 이해
- 7주차 이미지와 화면을 이해하는 AI 에이전트의 활용 방식 이해
- 8주차 다양한 업무 자동화 시나리오에 에이전트를 적용하는 방법 이해
- 9주차 AI 에이전트의 한계와 운영 시 고려사항 파악
- 10주차 자신의 업무에 AI 에이전트를 적용하기 위한 기본 설계 방법 익히기
