AI Agent Fundamentals - Korean
이 기초 과정에서는 AI agents와 Databricks의 엔터프라이즈 애플리케이션에서의 활용을 소개하며, Mosaic AI 플랫폼과 Agent Bricks를 포함합니다. 학습자는 AI agents가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 복잡한 작업을 처리하기 위해 인간의 추론을 어떻게 모방하는지 살펴보게 됩니다.
이 과정은 실제 agent 활용 사례를 다루며, 에이전틱 워크플로우 및 멀티 에이전트 시스템과 같은 고급 주제에 대한 기본적인 소개를 제공합니다. 또한 Agent Bricks가 다양한 애플리케이션에서 엔터프라이즈 수준의 agents 개발을 어떻게 간소화하는지 살펴보고, Databricks에서 agents를 구축하고 활용하는 방법을 보여주는 데모도 포함되어 있습니다.
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이 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 갖춘 참가자를 대상으로 개발되었습니다:
- 머신 러닝을 위한 Databricks 시작하기(온보딩) 과정을 완료했거나 Databricks 플랫폼에 대한 동등한 기초 경험을 보유하고 있어야 합니다.
- 학습자는 UI 탐색, Notebooks 생성, 일반적인 워크스페이스 기능 접근 등 기본적인 Databricks 워크스페이스 운영에 익숙해야 합니다.
- 인공지능 및 머신 러닝 기초에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.
- 여기에는 LLMs, 그 기능 및 일반적인 사용 사례에 대한 입문 수준의 지식이 포함됩니다.
- 프롬프트 엔지니어링 및 AI 모델과의 자연어 상호작용에 대한 초급 수준의 이해가 필요합니다.
- 학습자는 간단한 프롬프트를 작성하고 AI 모델이 자연어 입력에 응답하는 방식을 이해한 경험이 있어야 합니다.
- 거버넌스 및 자산 관리를 위한 Unity Catalog 개념에 대한 입문 수준의 지식이 필요합니다.
- 학습자는 Databricks 플랫폼 내에서 데이터 및 AI 자산이 어떻게 구성, 보호 및 관리되는지 인식하고 있어야 합니다.
- 문서 처리 및 정보 추출 개념에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.
- 여기에는 다양한 파일 형식, 데이터 유형, 그리고 비정형 데이터가 다운스트림 AI 애플리케이션을 위해 처리되는 방식에 대한 이해가 포함됩니다.
- 노코드(no-code) 및 로우코드(low-code) 개발 방식에 대한 이해가 필요합니다.
- 학습자는 AI 솔루션을 신속하게 구축하고 프로토타이핑하는 데 노코드 또는 로우코드 도구가 적합한 경우를 이해해야 합니다.
- AI Agent 개념 및 Workflows에 대한 입문 수준의 인식이 필요합니다.
- 학습자는 정형 및 비정형 데이터 처리 작업 간의 차이점과 AI Agents가 다단계 Workflows를 어떻게 조율할 수 있는지 이해해야 합니다.
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