[HD]실무에서 배우는 AI Agents(에이전트) Part.5

[HD]실무에서 배우는 AI Agents(에이전트) Part.5

44,000원
  • 지원유형
    • 평생교육이용권
  • 학습기간
    수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
  • 수료기준 진도 80% 이상
주문금액
44,000원
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메트릭·로그·트레이스를 활용해 AI 에이전트의 상태를 모니터링하고, 실패 원인을 분석해 개선하는 방법을 학습합니다.

미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습시간 : 9시간 11차시
난이도 : 향상
강의목표

매트릭, 로그, 트레이스로 지표를 수집하고, 실패 원인 분석 후 섀도우 배포 및 AB 테스트를 거쳐 에이전트를 안전하게 개선하는 것입니다

강의소개

AI 에이전트 운영 중 발생하는 실패를 모니터링하고, 로그 분석을 통해 시스템을 지속적으로 개선하는 실무 방법론을 다루는 과정입니다

학습대상

단순한 AI 에이전트 개발을 넘어, 실제 서버 환경에서 서비스를 운영하고 데이터 기반으로 최적화하고자 하는 실무 개발자 및 시스템 운영자

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.5
1. AI 에이전트 모니터링의 필요성과 기본 로그 기록
67 분
2. 모니터링의 세 가지 관점: 매트릭, 로그, 트레이스
59 분
3. 트레이스를 활용한 에이전트 실행 흐름 추적
23 분
4. 대시보드 지표 선정과 이상 징후 알람(Alert) 설정
39 분
5. 섀도우 모드(Shadow Mode)를 통한 사전 검증
48 분
6. 카나리아 배포 및 유저 피드백, 드리프트(Drift) 감지
47 분
7. 에이전트 실패 로그 분석과 점진적 개선 순환 구조
39 분
8. 실패 로그 분류 및 근본 원인 분석(RCA) 자동화
23 분
9. 개선 작업 우선순위 설정 및 백로그(Backlog) 작성
46 분
10. 가설 검증 단계: 오프라인 평가와 섀도우 테스트
26 분
11. AB 테스트 의사결정 및 시스템 패치 반영 전략
68 분