AI Agent Development Using LangGraph (feat. MCP)
jasonkang
LangGraph, packed with a major corporation's AI Agent lead's know-how. We deliver knowledge gained from real-world challenges.
초급
prompt engineering, LLM, AI Agent
初心者から楽しく気軽に付いてこれる講義です。 単純なチャットボットを超えて、産業別ビジネスワークフローを自動化するAI Agent。 本講義はAI Agentの基本構造と核心技術(LangChain、LangGraph、RAG)を1.5時間で素早く概観し、 実際のコードで動作するミニエージェントを直接作ってみながら実務感覚を身につける入門コースです。 講義が終わると、産業別データ前処理と拡張設計の必要性を理解し、深化コースで扱う高級概念を準備することができます。
Pythonを活用したagent実装
AI agentの実務適用時に考慮すべき事項
RAGエージェントに関する全般的な知識
私たちの会社の機密な内部知識(Internal Data)を安全に活用し、モデルの回答精度を画期的に向上させる技術
企業の知識と結合して「実質的な価値」を創出するAIエージェントの核心動力であるRAG(検索拡張生成)をマ
「コードを超えて、知識を統合するAIシステムを設計したい!」 LLM API呼び出しレベルを超えて、企業の膨大な内部知識の上で動作するプロダクション級AIエージェントを直接構築しようとする実務者
「LLM導入のROIと技術戦略、今度は専門家のように決定したい!」 技術的な深さよりもLLMプロジェクトの成功的なビジネス導入戦略、コスト、リスク管理が重要な意思決定権者
「LLMの信頼性を極限まで引き上げる実証済み最適化技法を探す!」 LLMの動作原理をすでに理解しており、精度とデータ活用能力を最大化して企業の要求事項を満たそうとする専門家
AIエージェントの役割定義:複雑なLLMベースのシステムにおいて、AIエージェントがどのような役割を果たし、どのように外部ツール(Tools)と連携して動作するのか、そのメカニズムを明確に理解します。
RAGアーキテクチャの解剖: RAGシステムの核心構成要素(Loader、Splitter、Embedding、Vector DB、Retriever、Generator)を分解し、各段階の最適化ポイントが何かを把握します。
意思決定基準の確保(ファインチューニング vs. RAG): LLM性能改善時にファインチューニング(Fine-tuning)とRAGのどちらを選択すべきか、コスト、データセキュリティ、最新性(Recency)の観点から実質的な意思決定基準を確立します。
AI理論と現場経験を兼ね備えた独歩的な経歴
🎓 学界と教育革新
- ソウル大学校で電気・電子専攻を皮切りにコンピュータ工学博士課程まで修了し、AIシステムの基礎から最新技術まで深みのある学問的基盤
- 世宗大学校コンピュータ工学科兼任教授
- AIベース数学学習サービス創業
- AI Tutorを利用した英語学習サービス運営
📈 ビジネス成功神話の核心
- 2回のKOSDAQ上場企業核心メンバー
- AI BIO企業の開発本部長
🌍 グローバルリーダーシップ
- 米国シリコンバレーベースのCCaaS(Contact Center as a Service) Tech Lead
- 最新のLangChain、LangGraph、RAGなどのトレンドを国内より一歩先んじて経験し適用した生々しい知識を伝達
✨ この講師から学ぶべき理由
- ヘルスケア、教育、グローバルテック分野など様々な産業で大規模AIプロジェクトを成功的にLead
Q1. あの...コーディングは少しやったことがあるのですが、LLMやRAGはちょっと馴染みがありません。完全に初心者ではありませんが、初心者でも受講できるでしょうか?🥹
はい!もちろんです!むしろこの講義は、まさに皆さんのような方々のための「チートキー」だと思ってください! 🚀 LLMが最近とてもホットなので「私も使ってみよう!」とAPIを何回か呼んでみたけど、いざ自分の会社のデータを入れようとしたら幻覚が出てきて困りましたよね?この講義はそんな漠然とした悩みを解決してくれます。複雑な理論よりも「それで、どうやって使えばいいの?」に焦点を合わせて、LLMとRAGの核心原理を90分以内に全部理解させてあげます。コーディングの基礎さえあれば問題ありません!💪
Q2. 毎日GPT APIばかり呼び出して使っているのですが、RAGが一体どれほど良いと騒がれているのか...私が今学んだら何が劇的に変わるでしょうか?ドラマチックな変化があるでしょうか?🤨
A2. おお、ドラマチック?はい、それ以上です!🤩 今GPT APIだけを使っているなら、おそらくLLMがそれなりにもっともらしい回答を出してはくれるものの、「これって本当に正しいの?」という不安感が常にあったでしょう。RAGは、まるでLLMに「脳内推測」の代わりに「確実な根拠資料」を握らせるようなものです。つまり、LLMが我が社の最新マニュアル、機密報告書、顧客対応記録を正確に!安全に!参照して回答するようにするのです。幻覚は減り、回答の信頼度は垂直上昇!単純な機能追加ではなく、LLM活用のレベルアップだと思ってください!👍
Q3. 私たちのチームでもLLM導入について議論中ですが、毎回開発チームと「ファインチューニングかRAGか」で喧嘩しています... 😂 講義を受ければ、このうんざりする論争を終わらせることができるでしょうか?
A3. 😆😆😆😆😆 うんざりする論争、もう終止符を打つことができます!😇 講義を受講すればいつファインチューニングを使い、いつRAGを使うべきか明確な基準を立てることができます。「コストはいくらかかるの?」「データセキュリティはどうなるの?」「最新情報はどう反映するの?」といったPM/企画者の方が最も気になる質問への答えを得られるでしょう。開発チームともうイライラする綱引きではなく、明確な根拠に基づいた効率的な意思決定ができるようになります。チームを説得する論理武装、私がお手伝いします!🤝
オペレーティングシステムおよびバージョン(OS):Windows 10以上、macOS 12以上、Ubuntu 22.04 LTS以上
使用ツール:Python
開発環境:Visual Studio Code、PyCharm等のIDE使用可能
PC仕様:CPU i5以上、メモリ16GB以上、ディスク512GB、内蔵グラフィックカード等
提供する学習資料の形式(PDF、githubリンクなど)
分量・容量、その他学習資料に関する特徴・注意事項など
簡単なpythonコーディング経験があると良いです
質問・回答および今後のアップデートは必要に応じて進行されます。
講義および学習資料など講義関連のすべてのコンテンツの著作権は著者にあります。
著作権者の事前の書面による同意なしに、本資料の無断複製、配布、送信、二次著作物の作成及び営利的利用を一切禁止します。
学習対象は
誰でしょう?
AI エージェントの初心者
RAG agent開発講義を受講したが、簡単な整理が必要な方
前提知識、
必要でしょうか?
Python
안녕하세요, IT와 AI 기술의 매력에 푹 빠져 사는 AI Monster입니다!
저는 서울대에서 컴퓨터 공학을 전공하고 현장에서는 대기업과 글로벌 테크 기업의 핵심 멤버로 일해왔습니다. 화려한 이력들(KOSDAQ 상장, 개발 본부장, 미국 Tech Lead 등)이 많지만, 사실 저도 여러분처럼 새로운 기술을 만날 때마다 설레고, 때로는 막막함을 느끼는 한 명의 개발자이자 연구자일 뿐입니다.
제가 이 자리에서 강사라는 이름으로 여러분을 만나는 이유는, 제가 현장에서 직접 "삽질하며 깨달은 지식"과 "진짜 통하는 실전 노하우"를 공유하여 여러분의 성장 속도를 획기적으로 높여 드리고 싶기 때문입니다.
기술은 매일 빠르게 변하고 있습니다. 제가 오늘 가르쳐 드린 내용도 내일이면 새로운 프레임워크나 모델로 대체될지 모릅니다. 그래서 저는 여러분을 '가르치는 사람'이 아닌, '가장 최전선에서 함께 배우고 고민하는 동료'로 생각합니다.
저희 강의는 '일방적인 지식 전달'이 아닌, '함께 해결하고 발전하는 연구실'과 같습니다.
AI Monster와 함께:
가장 실용적이고 확실한 로드맵을 따라 불필요한 시행착오를 줄이세요.
어려운 기술을 쉽게 풀이하는 방법을 배우고, 현업에 즉시 적용하세요.
앞으로 계속 업로드될 새로운 강의들을 통해 IT 트렌드를 선도하며 함께 성장합시다.
저는 겸손하지만 열정적으로, 그리고 끊임없이 새로운 지식을 탐구하며 여러분의 든든한 'AI 괴물 조련사'가 되어 드릴 것을 약속드립니다.
우리 함께 AI 시대를 정복해 봅시다! 감사합니다!
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