[HD]실무에서 배우는 AI Agents(에이전트) Part.3

[HD]실무에서 배우는 AI Agents(에이전트) Part.3

28,000원
  • 지원유형
    • 평생교육이용권
  • 학습기간
    수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
  • 수료기준 진도 80% 이상
주문금액
28,000원
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RAG와 퓨샷·리플렉션·파인튜닝을 활용해 AI 에이전트의 기억과 응답 품질을 높이는 방법을 학습합니다.

미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습시간 : 6시간 7차시
난이도 : 향상
강의목표

RAG를 구현해 에이전트의 기억 한계를 극복하고, 성공 예시(퓨샷)와 오답 노트(리플렉션), 미세 조정(파인튜닝)을 활용해 스스로 발전하는 에이전트를 구축합니다

강의소개

AI 에이전트의 기억을 확장하는 RAG(검색 기반 생성) 기술과 퓨샷, 리플렉션, 파인튜닝 등 답변 품질을 높이는 다양한 학습 기법을 실무 중심으로 배웁니다

학습대상

대화 문맥을 잃는 챗봇 문제를 해결하고 싶은 분이나, RAG 구조를 이해하고 파인튜닝 등 실무적인 AI 성능 향상 기법을 직접 구현해보고자 하는 개발자를 대상으로 합니다

제공서류
수료증수료시 발급가능
수강증명서학습시작 이후 발급가능
수료기준
필수평가 : 진도 (80% 이상)
총점 80 점 이상시 수료
학습기간
30일 + 무료복습기간 360일
✅ 학습기간 + 무료복습기간 내 무제한 반복 수강 가능!
- 실제 해당 강의의 커리큘럼은 복습기간을 포함하지 않는 30일 입니다.
학습목차
[HD]실무에서 배우는 AI Agents(에이전트) Part.3
1. 에이전트 기억의 한계 극복과 롤링 컨텍스트 윈도우
47 분
2. 검색 기반 기억(RAG)과 전통적 텍스트 검색
33 분
3. 문장 의미와 의도를 파악하는 시맨틱 검색과 벡터
44 분
4. 청킹 기법과 완성형 RAG 파이프라인 구축
69 분
5. 퓨샷 러닝을 활용한 비모수적(Non-parametric) 학습
36 분
6. 실패를 통한 자기 반성, 리플렉션(Reflection) 학습
43 분
7. 미세 조정(Fine-tuning)을 통한 파라메트릭 러닝
55 분