AI 서비스 개발 실전 프로젝트, Microsoft Foundry x Open AI
과정정보
강사 윤혜식 학습난이도 초급
총 학습시간 16시간 강의수 16강
복습기간 정원 500명
교재 없음
학습기간 365일
정가
할인금액

639,000원

400,000원

총 결제액 239,000

강의소개

강의정보

학습개요 1. AI(에이전트) 동작 원리 명확한 이해
AI가 어떻게 대답을 만들고 생각하는지”를 단계별로 배우며, GPT가 어떻게 문장을 이해하고 만드는지 직접 체험할 수 있음.
-> 인터뷰시 AI Agent 와 인공지능 기본 개념에 대한 명확한 이해를 바탕으로 명쾌하게 답변할 수 있습니다.

2. 나만의 AI 만들기
회사 문서나 자료를 바탕으로 질문에 똑똑하게 대답하는 나만의 AI 챗봇을 만들 수 있음.
-> 막연했던 AI 서비스를 실제 에이전트 구축을 통해 최신 기술 이해뿐만 아니라, 실무에서 적용할 수 있는 자신감을 얻을 수 있습니다.

3. 실제 서비스처럼 배포하기
만든 AI를 웹사이트나 앱 형태로 실제로 실행하고 공유할 수 있음.
-> 실제 현업에서 사용하는 기술들을 통해 Lab환경에서 미리 실전처럼 준비할 수 있습니다.
학습목표 1. AI 프로젝트의 기획부터 배포까지, 실제 기업 수준의 엔드투엔드(End-to-End) 프로세스를 기초부터 단계별로 이해한다.

2. 생성형 AI를 활용해 사용자의 요구에 맞춘 맞춤형 AI 에이전트를 직접 설계하고 구현하는 능력을 확보한다.

3. AI 모델의 배포, 평가, 모니터링 등 운영 전 과정을 통합적으로 다루며, 실무 환경에서의 엔드투엔드 활용 역량을 강화한다.
학습대상
  • 1. AI를 배우고 싶은데 어디서부터 시작할지 막막한 분
  • 2. ChatGPT 써봤는데, 이걸 우리 서비스에 어떻게 적용하지? 고민하는 분
  • 3. 코딩은 조금 할 줄 아는데 AI는 완전 처음인 분
  • 4. 클라우드와 AI를 실무에서 활용하고 싶은 취준생/사회초년생

강사이력

現 해커스캠퍼스 Microsoft Foundry 대표 강사
現 투마일스 대표
現 Microsoft Regional Director & MVP
前 Microsoft Korea - Azure 클라우드 마케팅 매니저
前 SK Planet - 클라우드 아키텍트
前 Blizzard Singapore - 시스템 엔지니어
前 Blizzard Korea - 시스템 엔지니어
前 Yahoo Korea - 시스템 엔지니어

강의목차

  • 번호 강의명
    1강Microsoft Foundry, 어떻게 시작하면 좋을까요?
    • Azure 클라우드 기초와 계정 설정 방법
    • Azure 환경 구축하기
    2강이제 Foundry 구조는 어떤 모습인지 살펴보겠습니다.
    • Microsoft Foundry 아키텍처 핵심 개념 이해하기
    • Project 생성하기
    3강AI 모델은 어떻게 배포되는 걸까요?(LLM)
    • 생성형 AI와 LLM 이해하기
    • GPT 모델 배포하고 대화하기
    4강프롬프트 작성은 이렇게 접근해보면 어떨까요?
    • 효과적인 프롬프트 작성 원칙 알아보기
    • 프롬프트 기법 실전 적용
    5강Agent 서비스가 정확히 무엇인지 한번 짚어볼게요.
    • Agent 서비스 이해하기
    • Agent 서비스 배포
    6강RAG의 기초 개념을 차근차근 알아보겠습니다.
    • RAG 아키텍처의 모든 것
    • 텍스트 임베딩 생성하기
    7강Agent를 위한 지식 제공 방법, 궁금하시죠?
    • 에이전트 기반 검색 소개
    • 에이젠트 기반 검색 서비스 생성하기
    8강Foundry IQ로 챗봇을 직접 만들어 볼게요.
    • Foundry IQ 소개
    • 회사 문서 기반 AI 챗봇 만들기
  • 번호 강의명
    9강도구를 활용해 Agent 기능을 확장해보면 어떤 모습일까요? (날씨 조회)
    • Microsoft Foundry에서 지원하는 다양한 도구들
    • 날씨 조회 Agent 만들기
    10강MCP를 통해 외부 서비스와 연결하는 법을 안내해드릴게요
    • MCP(Model Context Protocol) 이해하기
    • MCP 연동 테스트하기
    11강파인튜닝으로 AI를 우리에게 맞게 다듬어보겠습니다(고객 지원-Q&A)
    • 파인튜닝의 이해
    • 고객 지원 AI 파인튜닝
    12강Multi-Agent 시스템은 어떻게 설계해야 잘 작동할까요?(역할 생성)
    • Multi-Agent 아키텍처 구조 이해햐기
    • 역할별 Agent 생성하기
    13강Workflow를 활용해 자동화를 만들어 볼까요?
    • Workflow 아키텍처
    • 첫 Workflow 만들기
    14강AI 평가와 품질 관리는 어떤 기준으로 진행될까요?
    • AI 시스템 평가 방법론
    • 성능 평가 및 최적화하기
    15강AI 안전성과 필터링은 이렇게 적용하시면 됩니다
    • AI 안전성과 책임 있는 AI
    • 콘텐츠 필터 적용하기
    16강나만의 에이전트를 직접 배포해볼 차례예요!
    • 에이젠트 기획하기
    • 최종 통합 및 배포하기

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