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코스 개요
AI 에이전트를 위한 DeepSeek 개론
- 자동화 분야에 활용되는 DeepSeek 모델의 특징 및 적용 사례 소개
- AI 에이전트와 자율 시스템의 기본 원리 설명
- AI 주도 자율성 확보 시 발생하는 핵심 과제 검토
DeepSeek과 AI 에이전트 통합 방법
- 의사결정 및 자연어 처리를 위한 DeepSeek 활용법
- AI 에이전트 프레임워크와 DeepSeek 모델 간 연결 방식
- 자율 시스템 환경에서 DeepSeek 성능 최적화 전략
자율 시스템 훈련을 위한 강화학습 기법
- 강화학습의 기본 개념 및 이론 소개
- DeepSeek과 강화학습을 결합한 AI 에이전트 훈련 방안
- 지속적 학습 수행을 위한 AI 모델 미세 조정 방법
AI 기반 로봇공학 및 자동화 개발
- 로봇 제어와 자동화 분야에서 DeepSeek 활용 사례
- OpenAI Gym 및 Gazebo를 이용한 자율성 시뮬레이션 실습
- 실제 환경 적용을 위한 자율 시스템 구축 절차
자율 AI 체계의 윤리적 문제 및 안전 고려사항
- 자율 에이전트에서 윤리적인 AI 행동 보장 방안
- AI 의사결정 과정에서 편향성과 공정성 확보 전략
- 자율형 AI 시스템에 적용되는 규제 프레임워크 소개
AI 에이전트 배포 및 확장 방법
- 클라우드 플랫폼 및 엣지 디바이스에서의 AI 에이전트 배포 전략
- 기업용 애플리케이션 환경으로 AI 자동화를 확장하는 절차
- 자율형 AI 시스템 모니터링 및 유지보수 방법
요약 및 향후 발전 방향
요건
- Python 프로그래밍 능력 우수자
- 머신러닝 개념에 대한 기초 지식 보유자
- AI 모델 배포 및 최적화에 대한 이해가 있는 분
교육 대상
- AI 엔지니어
- 로봇공학 개발자
- 자동화 전문가
14 시간