강의

N
챌린지

멘토링

N
클립

로드맵

BEST
AI Development

/

AI Agent Development

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM cho tất cả mọi người Phần 5 - Tạo AI agent riêng của bạn với LangGraph

AI Agent – tổng hợp công nghệ AI tiên tiến nhất! Qua việc hiện thực hóa các AI Agent đa dạng, cùng tìm hiểu cách tự tạo AI Agent bằng LangGraph.

(4.9) 31 đánh giá

319 học viên

  • AISchool
ai활용
에이전트
LangGraph
AI Agent
LangChain
RAG
openAI API

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Cách triển khai AI agent sử dụng LangGraph

  • Khái niệm và ứng dụng của AI Agent

  • Kiến trúc agent AI đa dạng

  • Tạo AI agent riêng bằng LangGraph

  • Xây dựng hệ thống RAG chuyên sâu với LangGraph

AI Agent, sự kết hợp hoàn hảo của các công nghệ AI mới nhất!
Bằng cách triển khai nhiều tác nhân AI khác nhau, bạn sẽ học cách triển khai tác nhân AI của riêng mình bằng LangGraph.

Bằng cách tạo ra nhiều tác nhân AI khác nhau bằng LangGraph, bạn sẽ dần dần tìm hiểu các thành phần và nhiều kiến trúc khác nhau cần thiết để triển khai các tác nhân AI.

  • Tìm hiểu cách sử dụng thư viện LangGraph.

  • Tìm hiểu cách triển khai tác nhân AI của riêng bạn bằng LangGraph.

llm_part5_1

Khóa học này dành cho ai?

Bất kỳ ai muốn tạo ra tác nhân AI của riêng mình bằng LangGraph

Bất kỳ ai muốn tìm hiểu các kiến trúc tác nhân AI khác nhau để xây dựng hệ thống RAG sâu

Bất kỳ ai muốn phát triển dịch vụ bằng mô hình LLM mới nhất

Khóa học dành cho người chơi ✅

👋 Khóa học này yêu cầu bạn đã có kiến thức về Python, Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), Thạc sĩ Luật (LLM) và LangChain. Vui lòng học các khóa học sau trước hoặc tích lũy kiến thức tương đương trước khi tham gia khóa học này.

Mô hình ngôn ngữ lớn cho mọi người Phần 2 - Xây dựng ChatGPT của riêng bạn với LangChain

Hỏi & Đáp 💬

H. Tác nhân AI là gì?

Tác nhân AI là một chương trình phần mềm hoạt động tự động trong một môi trường cụ thể và thực hiện các nhiệm vụ để đạt được mục tiêu đã cho. Tác nhân này nhận thức môi trường xung quanh , đưa ra quyết định dựa trên những quyết định đó, thực hiện hành động , đánh giá kết quả, học hỏi và phát triển để đưa ra quyết định tốt hơn. Một tác nhân AI chủ yếu bao gồm các thành phần cốt lõi sau.


1. Môi trường

Điều này đề cập đến thế giới bên ngoài mà tác nhân tương tác. Đây có thể là môi trường vật lý hoặc môi trường ảo trong hệ thống phần mềm. Tác nhân AI thu thập dữ liệu từ môi trường này và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó.


2. Cảm biến

Các tác nhân AI thu thập thông tin từ môi trường xung quanh thông qua các cảm biến. Đối với robot vật lý, các cảm biến này có thể là phần cứng như camera hoặc micrô, trong khi đối với tác nhân phần mềm, chúng có thể thu thập thông tin từ API hoặc cơ sở dữ liệu.


3. Bộ truyền động

Tác nhân là một công cụ hoặc phương pháp được sử dụng để tác động đến môi trường của nó. Ví dụ, một robot có thể điều khiển các thiết bị cơ học như cánh tay hoặc bánh xe để thực hiện các hành động vật lý, trong khi một tác nhân phần mềm có thể thực thi mã hoặc thao tác dữ liệu để tạo ra kết quả.


4. Mục tiêu

Các tác nhân AI thường có một hoặc nhiều mục tiêu. Những mục tiêu này hướng dẫn tác nhân hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể hoặc đạt đến một trạng thái cụ thể trong môi trường. Những mục tiêu này có thể được nêu rõ ràng hoặc học thông qua các kỹ thuật như học tăng cường.


5. Hành động và ra quyết định

Các tác nhân AI phân tích thông tin nhận được từ môi trường và đưa ra quyết định tối ưu giữa các hành động khả thi để đạt được mục tiêu nhất định. Đây có thể là một hệ thống dựa trên quy tắc hoặc một thuật toán phức tạp như học tăng cường hoặc mạng nơ-ron sâu.


6. Học tập

Thông qua học tập, các tác nhân AI cải thiện hiệu suất theo thời gian. Một ví dụ điển hình là việc sử dụng các kỹ thuật học máy để học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ nhằm đưa ra quyết định tốt hơn. Điều này cho phép tác nhân nhanh chóng thích ứng với những thay đổi trong môi trường và cải thiện các chiến lược hành vi của mình.


H. Người chơi có cần kiến thức không?

Bài giảng này [Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho Mọi Người (LLM) Phần 5 - Xây dựng Tác nhân AI của Riêng Bạn với LangGraph] sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng tác nhân AI bằng thư viện LangGraph và LLM . Do đó, bài giảng được tiến hành với giả định rằng bạn đã có kiến thức cơ bản về Python, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LLM và LangChain. Vì vậy, nếu bạn chưa có kiến thức nền tảng, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo bài giảng trước [ Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho Mọi Người (LLM) Phần 2 - Xây dựng ChatGPT của Riêng Bạn với LangChain] trước.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người muốn tìm việc về nghiên cứu Deep Learning

  • Người muốn nghiên cứu về AI/Deep Learning

  • Các bạn đang chuẩn bị cao học AI

  • Người muốn xây dựng tác nhân AI cá nhân bằng LangGraph

  • Ai muốn xây dựng hệ thống RAG nâng cao hơn hệ thống RAG cơ bản bằng LangGraph.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kinh nghiệm sử dụng Python

  • Kinh nghiệm học khóa học trước: [Mô hình ngôn ngữ lớn LLM (Large Language Model) Part 2 dành cho mọi người - Tạo ChatGPT của riêng tôi bằng LangChain]

Xin chào
Đây là

9,121

Học viên

672

Đánh giá

351

Trả lời

4.6

Xếp hạng

30

Các khóa học

Chương trình giảng dạy

Tất cả

67 bài giảng ∙ (17giờ 56phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

31 đánh giá

4.9

31 đánh giá

  • aibot님의 프로필 이미지
    aibot

    Đánh giá 1

    ∙

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    38% đã tham gia

    inflearn, fastcampus등 다양한 플래폼의 ai 강의를 듣는데 제일 만족스럽습니다. 회사의 프로젝트와 연관도도 제일 높습니다.

    • YCorn님의 프로필 이미지
      YCorn

      Đánh giá 1

      ∙

      Đánh giá trung bình 4.0

      4

      39% đã tham gia

      다른 것은 좋은 데요。 발표에 사용했던 ｐｏｗｅｒｐｏｉｎｔ 자료도 ｕｐｌｏａｄ하면 좋을 것 같아요。 ｎｏｔｅｂｏｏｋ자료 말고요。

      • 빛나는봄님의 프로필 이미지
        빛나는봄

        Đánh giá 1

        ∙

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        98% đã tham gia

        LangGraph를 활용한 AI 에이전트 구축 심화 학습에 실질적인 도움을 주는, 최신 기술과 다양한 활용 사례를 배울 수 있는 유익한 강의였습니다.

        • Alex님의 프로필 이미지
          Alex

          Đánh giá 7

          ∙

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          5% đã tham gia

          이처럼 LLM을 배우는데 있어서 짜임새 있는 교육을 받을 수 있는 수강이 몇 없다고 생각합니다. 어려운 개념인 만큼 습득하는 지식의 순서가 중요하다고 생각하는데 이 강의뿐만 아니라 예제부터 배우는 자연어처리 수업도 모두 퀄리티가 좋으니 이 글을 보시는 분들께 적극적으로 추천드리고 싶습니다.

          • Chulgil Lee님의 프로필 이미지
            Chulgil Lee

            Đánh giá 1

            ∙

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            7% đã tham gia

            강의 슬라이드와 실습용 코랩 노트북 덕분에 흐름을 따라가기 쉬웠습니다. 필요한 내용만 콕 집어 설명해주셔서 이해가 잘 되었어요. 군더더기 없이 핵심에 집중한 강의 스타일이 마음에 들었습니다. 실습 중심의 구성이라 배운 내용을 바로 적용해볼 수 있어 좋았습니다. 앞으로도 이런 구조의 강의가 많아졌으면 좋겠습니다!

            1.611.717 ₫

            Khóa học khác của AISchool

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)강의 썸네일

            고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)

            AISchool

            실습을 통해 고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 기법들을 학습해봅니다.

            중급이상

            중급이상

            AI Agent, LangGraph, 인공지능(AI)

            고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)강의 썸네일

            고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)

            AISchool

            모든 개발자를 위한 실습으로 배우는 Git & GitHub 입문강의 썸네일

            모든 개발자를 위한 실습으로 배우는 Git & GitHub 입문

            AISchool

            다양한 실습을 통해서 Git & GitHub 활용법을 기초부터 심화 내용까지 차근차근 학습할 수 있는 강의입니다. 직관적인 예제를 통해 원리를 파악하고 실습을 통해 Git & GitHub 사용법을 학습해보세요.

            입문

            입문

            Git, GitHub, 버전관리시스템

            모든 개발자를 위한 실습으로 배우는 Git & GitHub 입문강의 썸네일

            모든 개발자를 위한 실습으로 배우는 Git & GitHub 입문

            AISchool

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기

            AISchool

            LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.

            중급이상

            중급이상

            LLM, Llama, 딥러닝

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기

            AISchool

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기

            AISchool

            랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용 방법을 학습하고, 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 나만의 ChatGPT를 만들어보는 강의입니다.

            중급이상

            중급이상

            LLM, LangChain, ChatGPT

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기

            AISchool

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현

            AISchool

            AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들면서 실용적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 만드는 방법을 학습하는 강의입니다.

            중급이상

            중급이상

            LangChain, RAG, openAI API

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현

            AISchool

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현

            AISchool

            LangGraph를 이용해서 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용해서 실용적인 AI 에이전트는 만드는 방법을 학습합니다.

            중급이상

            중급이상

            LangGraph, AI Agent, LangChain

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현

            AISchool

            현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁강의 썸네일

            현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁

            AISchool

            다양한 Kaggle 예제를 통해 머신러닝(Machine Learning) 기초부터 차근차근 학습하고, 쉽게 접하기 힘든 현업 머신러닝 엔지니어의 생생한 프로젝트 경험담 및 실무 꿀팁까지 한번에 배워보세요.

            초급

            초급

            Kaggle, 머신러닝, EDA

            현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁강의 썸네일

            현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁

            AISchool

            TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문강의 썸네일

            TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문

            AISchool

            딥러닝 핵심이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.

            초급

            초급

            Tensorflow, 딥러닝, 머신러닝

            TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문강의 썸네일

            TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문

            AISchool

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기

            AISchool

            구글 제미나이(Gemini) 모델의 개념과 Gemini API 활용 방법을 학습하고, Streamlit을 이용해서 다양한 AI 어플리케이션을 만들어보는 강의입니다.

            중급이상

            중급이상

            openAI API, ChatGPT, gemini

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기

            AISchool

            예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지강의 썸네일

            예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

            AISchool

            딥러닝 자연어처리 기초부터 최신모델인 Transformer와 BERT까지 딥러닝 자연어 처리(Natural Language Processing[NLP])의 원리와 활용방법을 다양한 예제와 실습 코드 구현을 통해 학습합니다.

            초급

            초급

            딥러닝, NLP, Tensorflow

            예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지강의 썸네일

            예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

            AISchool

            모두를 위한 ChatGPT Part 2 - ChatGPT를 이용한 데이터분석과 판다스 활용강의 썸네일

            모두를 위한 ChatGPT Part 2 - ChatGPT를 이용한 데이터분석과 판다스 활용

            AISchool

            ChatGPT를 이용한 데이터 분석과 판다스 활용 방법을 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT가 만들 변화된 미래를 미리 경험해보세요.

            입문

            입문

            ChatGPT, Numpy, Pandas

            모두를 위한 ChatGPT Part 2 - ChatGPT를 이용한 데이터분석과 판다스 활용강의 썸네일

            모두를 위한 ChatGPT Part 2 - ChatGPT를 이용한 데이터분석과 판다스 활용

            AISchool

            개발자의 미래! AI를 이용한 바이브 코딩 Part 1 - Cursor를 이용한 나만의 MCP 서버 만들기강의 썸네일

            개발자의 미래! AI를 이용한 바이브 코딩 Part 1 - Cursor를 이용한 나만의 MCP 서버 만들기

            AISchool

            Cursor로 나만의 MCP 서버를 만들어보면서 개발자의 미래 모습인 바이브 코딩을 체득하는 강의입니다.

            초급

            초급

            cursor, LLM, MCP

            개발자의 미래! AI를 이용한 바이브 코딩 Part 1 - Cursor를 이용한 나만의 MCP 서버 만들기강의 썸네일

            개발자의 미래! AI를 이용한 바이브 코딩 Part 1 - Cursor를 이용한 나만의 MCP 서버 만들기

            AISchool

            퀀트 투자를 위한 주식 자동매매 봇 만들기 Part 1강의 썸네일

            퀀트 투자를 위한 주식 자동매매 봇 만들기 Part 1

            AISchool

            이베스트투자증권 xing API를 이용해서 주식 자동매매 봇을 만드는 강의입니다. 1년 365일 자동으로 거래하는 나만의 주식 자동매매 봇을 만들어보세요.

            중급이상

            중급이상

            Python, 투자, 퀀트

            퀀트 투자를 위한 주식 자동매매 봇 만들기 Part 1강의 썸네일

            퀀트 투자를 위한 주식 자동매매 봇 만들기 Part 1

            AISchool

            모두를 위한 ChatGPT Part 4 - ChatGPT와 실습으로 배우는 크롤링강의 썸네일

            모두를 위한 ChatGPT Part 4 - ChatGPT와 실습으로 배우는 크롤링

            AISchool

            ChatGPT를 이용한 웹사이트 크롤링 방법을 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT가 만들 변화된 미래를 미리 경험해보세요.

            입문

            입문

            ChatGPT, 웹 크롤링, Selenium

            모두를 위한 ChatGPT Part 4 - ChatGPT와 실습으로 배우는 크롤링강의 썸네일

            모두를 위한 ChatGPT Part 4 - ChatGPT와 실습으로 배우는 크롤링

            AISchool

            모두를 위한 ChatGPT Part 1 - ChatGPT를 이용한 업무자동화와 파이썬 입문강의 썸네일

            모두를 위한 ChatGPT Part 1 - ChatGPT를 이용한 업무자동화와 파이썬 입문

            AISchool

            ChatGPT를 이용한 다양한 업무자동화 방법(엑셀, PPT, 크롤링, 이미지처리)과 업무자동화를 위한 파이썬(Python) 기초를 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT가 만들 변화된 미래를 미리 경험해보세요.

            입문

            입문

            ChatGPT

            모두를 위한 ChatGPT Part 1 - ChatGPT를 이용한 업무자동화와 파이썬 입문강의 썸네일

            모두를 위한 ChatGPT Part 1 - ChatGPT를 이용한 업무자동화와 파이썬 입문

            AISchool

            GPT 논문 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0 Part 1강의 썸네일

            GPT 논문 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0 Part 1

            AISchool

            GPT-1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.

            중급이상

            중급이상

            gpt, Tensorflow, 딥러닝

            GPT 논문 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0 Part 1강의 썸네일

            GPT 논문 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0 Part 1

            AISchool

            모두를 위한 ChatGPT Part 3 - ChatGPT로 퀀트 투자 전략 만들기강의 썸네일

            모두를 위한 ChatGPT Part 3 - ChatGPT로 퀀트 투자 전략 만들기

            AISchool

            ChatGPT를 이용해서 다양한 퀀트투자 전략을 만드는 법을 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT를 이용해서 나만의 퀀트 투자 전략을 만들어 보세요.

            입문

            입문

            ChatGPT, 퀀트, 투자

            모두를 위한 ChatGPT Part 3 - ChatGPT로 퀀트 투자 전략 만들기강의 썸네일

            모두를 위한 ChatGPT Part 3 - ChatGPT로 퀀트 투자 전략 만들기

            AISchool

            비트코인 암호화폐 자동매매 코인봇 만들기 Part 2 - 자동수익 코인봇 만들기강의 썸네일

            비트코인 암호화폐 자동매매 코인봇 만들기 Part 2 - 자동수익 코인봇 만들기

            AISchool

            자동 수익을 낼 수 있는 비트코인 암호화폐 코인봇 개발을 위한 [아이디어 발굴 - 데이터 수집 - 백테스트를 통한 검증] 프로세스와 강사가 개발한 AIS1, AIS2 투자 전략의 원리, 종목 선정과 매수, 매도 타점과 백테스트, 봇 실행을 위한 소스 코드를 학습할 수 있는 강의입니다.

            초급

            초급

            Python, colab, 투자

            비트코인 암호화폐 자동매매 코인봇 만들기 Part 2 - 자동수익 코인봇 만들기강의 썸네일

            비트코인 암호화폐 자동매매 코인봇 만들기 Part 2 - 자동수익 코인봇 만들기

            AISchool

            모두를 위한 MCP를 이용한 업무자동화 - 다양한 사례로 배우는 MCP(Model Context Protocol) 활용 (feat. Cursor)강의 썸네일

            모두를 위한 MCP를 이용한 업무자동화 - 다양한 사례로 배우는 MCP(Model Context Protocol) 활용 (feat. Cursor)

            AISchool

            다양한 사례를 통해 MCP(Model Context Protocol)를 이용한 업무자동화 방법(Playwright 크롤링, Figma 디자인, Notion 자료 정리, Excel 자료분석)을 학습할 수 있는 강의입니다.

            입문

            입문

            MCP, AI 활용 (AX)

            모두를 위한 MCP를 이용한 업무자동화 - 다양한 사례로 배우는 MCP(Model Context Protocol) 활용 (feat. Cursor)강의 썸네일

            모두를 위한 MCP를 이용한 업무자동화 - 다양한 사례로 배우는 MCP(Model Context Protocol) 활용 (feat. Cursor)

            AISchool

            TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning강의 썸네일

            TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning

            AISchool

            심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)에 대한 필수 이론 학습을 통해 강화학습 기초 개념을 탄탄히 다지고, TensorFlow를 이용한 실제 코드 구현 실습을 통해 심층 강화학습의 원리를 자세히 학습할 수 있는 강의입니다.

            중급이상

            중급이상

            딥러닝, Tensorflow, 강화학습

            TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning강의 썸네일

            TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning

            AISchool

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현

            AISchool

            LangGraph를 이용해서 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용해서 실용적인 AI 에이전트는 만드는 방법을 학습합니다.

            중급이상

            중급이상

            LangGraph, AI Agent, LangChain

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현

            AISchool

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기

            AISchool

            랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용 방법을 학습하고, 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 나만의 ChatGPT를 만들어보는 강의입니다.

            중급이상

            중급이상

            LLM, LangChain, ChatGPT

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기강의 썸네일

            모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기

            AISchool

            CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기강의 썸네일

            CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기

            아리가람

            LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만들어 봅니다.

            중급이상

            중급이상

            인공지능(AI), LLM, AI Agent

            CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기강의 썸네일

            CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기

            아리가람

            대세는 바이브 코딩과 MCP_Cursor AI로 시작하기강의 썸네일

            대세는 바이브 코딩과 MCP_Cursor AI로 시작하기

            Masocampus

            생성형 인공지능의 최신 트렌드, AI 에이전트! 개발 업무를 다 해주는 Cursor와 기능을 확장해주는 MCP로 앞서나가는 방법!

            입문

            입문

            cursor, mvp, AI Agent

            대세는 바이브 코딩과 MCP_Cursor AI로 시작하기강의 썸네일

            대세는 바이브 코딩과 MCP_Cursor AI로 시작하기

            Masocampus

            진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.강의 썸네일

            진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.

            데이비드최

            현업에서 진짜 쓰이는 OCR 기술, 제대로 배워보고 싶다면 이 강의 하나로 끝! 비정형 문서와 복잡한 레이아웃에서도 98% 이상의 정확도를 목표로, 최신 SOTA 모델과 실전 노하우를 바탕으로 기업 수준의 OCR 프로젝트를 함께 만들어갑니다.

            초급

            초급

            Python, 인공지능(AI), openai

            진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.강의 썸네일

            진짜 현장에서 통하는 OCR, 이렇게 만듭니다.

            데이비드최

            코딩 없이 AI 앱 만들기: Dify 노코드 완전 정복강의 썸네일

            코딩 없이 AI 앱 만들기: Dify 노코드 완전 정복

            멀티코어

            코딩 없이 나만의 AI 서비스를 만들고 싶다면, 이 강의가 완벽한 해결책입니다. Dify 노코드 플랫폼을 활용해 아이디어만으로도 완성도 높은 AI 앱을 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 실전 프로젝트 중심으로 구성되어, AI 입문자와 직장인 누구나 실무 역량을 키울 수 있습니다.

            입문

            입문

            프롬프트엔지니어링, LLM, RAG

            코딩 없이 AI 앱 만들기: Dify 노코드 완전 정복강의 썸네일

            코딩 없이 AI 앱 만들기: Dify 노코드 완전 정복

            멀티코어

            코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드강의 썸네일

            코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드

            남박사

            요즘도 직접 코딩하시나요? 이젠 바이브 코딩도 귀찮은 시대! 코딩 없이 n8n으로 AI 자동화 전문가가 되어보세요. 실무에 바로 적용 가능한 자동화 워크플로우 설계 가이드 업무 효율을 극대화하는 실전 중심의 자동화 전략. n8n으로 직관적인 워크플로우를 구축하며, 업무 혁신을 경험해보세요

            입문

            입문

            n8n, 인공지능(AI), RAG

            코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드강의 썸네일

            코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드

            남박사

            바이브 코딩으로 만드는 재미있는 재무제표 (커서 ai)강의 썸네일

            바이브 코딩으로 만드는 재미있는 재무제표 (커서 ai)

            퇴근후딴짓

            프롬프트만으로 재무제표를 분석하고 시각화하는 매력적인 코딩 세계로 초대합니다. 코드 한 줄 없이 AI와 상의하며 서비스를 만들고 배포까지 진행합니다.

            입문

            입문

            프롬프트엔지니어링, business, AI 활용 (AX)

            바이브 코딩으로 만드는 재미있는 재무제표 (커서 ai)강의 썸네일

            바이브 코딩으로 만드는 재미있는 재무제표 (커서 ai)

            퇴근후딴짓

            AI 에이전트 입문 치트키, Claude MCP로 끝내는 업무 자동화강의 썸네일

            AI 에이전트 입문 치트키, Claude MCP로 끝내는 업무 자동화

            Masocampus

            AI가 내 Slack, Notion에 대신 글을 써준다고? 기존 AI의 한계를 뛰어넘은 MCP로 똑똑하게 일하세요!

            입문

            입문

            MCP, AI Agent, AI 활용 (AX)

            AI 에이전트 입문 치트키, Claude MCP로 끝내는 업무 자동화강의 썸네일

            AI 에이전트 입문 치트키, Claude MCP로 끝내는 업무 자동화

            Masocampus

            누구나 쉽게 배우는 MCP (10월 31일 정식 런칭)강의 썸네일

            누구나 쉽게 배우는 MCP (10월 31일 정식 런칭)

            AI 튜터랩

            AI기술들은 날이가면 갈수록 다양한 기술들이 등장하고 있습니다. 그에 맞추어 AI 공부를 해야하지만 사실 쉽지 않습니다. 이번 강의는 최근 AI에서 주목받고 있는 주제인 MCP(Model Context Protocol) 에 대해서 알려드립니다. 이 강의는 MCP를 처음접해보거나 디자인, 기획 등 개발이 아닌 다른 업무를 하고 있지만 MCP서버에 대해 관심이 있는 사람들을 대상으로 강의 합니다.

            입문

            입문

            인공지능(AI), AI 활용 (AX), AI Agent

            누구나 쉽게 배우는 MCP (10월 31일 정식 런칭)강의 썸네일

            누구나 쉽게 배우는 MCP (10월 31일 정식 런칭)

            AI 튜터랩

            Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기강의 썸네일

            Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기

            Sionic AI

            Spring AI로 AI를 다루는 가장 쉬운 방법을 배워봅니다. RAG 챗봇을 만들어보면서 Spring AI를 배워봅시다.

            입문

            입문

            Spring AI, LLM, RAG

            Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기강의 썸네일

            Spring AI 실전 가이드: RAG 챗봇 만들기

            Sionic AI