
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기
AISchool
최신 AI 기술의 총집합체인 AI 에이전트! 다양한 AI 에이전트들을 구현해보면서 LangGraph를 이용한 나만의 AI 에이전트 구현법을 학습해봅니다.
중급이상
LangGraph, AI Agent, LangChain
실습을 통해 고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 기법들을 학습해봅니다.
고품질 AI 에이전트 개발을 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 기법들
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)의 개념과 구현방법
LangGraph를 이용해서 고품질 AI 에이전트를 구현하는 법
AI 에이전트의 활용사례
생성형 AI를 이용해서 AI 에이전트를 구현하는 법
실습을 통해 고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 기법들을 학습해봅니다.
메모리(Memory)를 이용해서 정보를 저장하고 불러오는 법
최적의 프롬프트를 설계하고 이들을 효과적으로 연계해서 고품질 AI 에이전트를 만드는 법
고품질 AI 에이전트를
만들어보고 싶은 분
단순한 AI 에이전트 구현을 넘어서 고품질 AI 에이전트를 구현해보고 싶은 분
LangGraph 구현 능력을
향상시키고 싶으신 분
LangGraph를 이용해서 복잡한 에이전트를 구현하는 능력을 향상시키고 싶으신 분
최신 AI 트렌드를
놓치고 싶지 않은 분
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)을 포함한 최신 AI 트렌드를 놓치지않고 싶은신 분
👋 본 강의는 Python, 자연어처리(NLP), LLM, 랭체인(LangChain), LangGraph에 대한 선수지식이 필요한 강의입니다. 반드시 아래 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖춘 뒤 본 강의를 수강하세요.
Q. 컨텍스트 엔지니어링(Context Engieerning)이란 무엇인가요?
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)은 LLM이 작업을 합리적으로 달성할 수 있도록 올바른 형식으로 올바른 정보와 도구를 제공하는 동적 시스템을 구축하는 것입니다.
Q. 고품질 AI 에이전트를 만들기 위해서 컨텍스트 엔지니어링(Context Engieerning)이 중요한 이유는 무엇인가요?
LLM의 성능이 크게 향상됨으로써 이제 문제를 해결하느냐 해결하지못하느냐의 핵심은 LLM의 성능 자체보다는 LLM에게 얼마나 적합한 맥락(Context)을 제공하느냐의 문제가 되었습니다.
또한 AI 에이전트 시스템을 구축하기 위한 다양한 방법론과 툴들이 생겨나면서 다양한 방법으로 적절한 Context를 LLM에게 잘 전달할 수 있는 환경이 조성되었습니다.
따라서 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)은 AI 개발자에게 가장 중요한 스킬 중 하나가 되었습니다.
Q. 선수 지식이 필요한가요?
본 [고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)] 강의는 랭그래프(LangGraph) 라이브러리와 LLM을 이용해서 AI 에이전트를 구현하는 프로젝트 실습을 다루고 있습니다. 따라서 Python, 자연어처리, LLM, 랭체인(LangChain), 랭그래프(LangGraph)에 대한 기초지식을 가지고 있다는 가정하에 강의가 진행됩니다. 따라서 선수지식이 부족하다면 반드시 선행 강의인 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기] 강의를 먼저 수강하시길 바랍니다.
학습 대상은
누구일까요?
고품질 AI 에이전트를 만들어보고 싶은 분
LangGraph로 나만의 AI 에이전트를 만들어보고 싶은 분
인공지능/딥러닝 관련 연구를 진행하고 싶은 분
인공지능(AI) 대학원을 준비 중이신 분
선수 지식,
필요할까요?
Python 사용 경험
선수강의 [모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기] 수강경험
9,100
명
수강생
671
개
수강평
351
개
답변
4.6
점
강의 평점
30
개
강의
전체
29개 ∙ (6시간 32분)
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