Building Single-Agent Applications on Databricks - Korean
이 과정은 Databricks Data Intelligence Platform에서 단일 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위한 실습 교육을 제공합니다. 수강생은 Unity catalog 기능을 도구로 활용하는 AI 에이전트 생성, MLflow를 통한 포괄적인 추적 및 모니터링 구현, LangChain과 같은 기존 프레임워크와 Agent Bricks와 같은 최신 솔루션을 모두 사용한 에이전트 배포 방법을 학습합니다. 본 과정은 AI Playground에서의 초기 도구 생성 및 테스트부터 거버넌스, 평가, 지속적인 개선 기능을 갖춘 프로덕션 배포에 이르기까지 에이전트의 전체 라이프사이클을 다룹니다.
참고: Databricks Academy는 강의실 세션을 Databricks 환경 내 노트북 기반 형식으로 전환하며, 강의용 슬라이드 데크 사용을 중단합니다. 강의 노트북은 Vocareum 랩 환경에서 확인할 수 있습니다.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자를 위해 개발되었습니다:
Python 특정 필수 조건
학습자는 스크립트가 아닌 생산 환경 수준의 Python 코드 작성이 가능해야 합니다.
• 핵심 Python 구문 및 데이터 구조
• 함수, 클래스 및 기본 OOP 패턴
• 예외 처리 및 오류 전파
• 데코레이터
• 타입 힌트 및 문서 문자열
SQL 특정 필수 조건
학습자는 테이블 쿼리뿐만 아니라 재사용 가능한 SQL 로직을 정의할 수 있어야 합니다.
• 필터 및 집계를 포함한 SELECT 쿼리 작성
• SQL 데이터 유형 및 NULL 처리 이해
• 매개변수화된 SQL 함수 생성
• CREATE OR REPLACE FUNCTION 구문 사용
• 문서화를 위한 명확한 SQL 주석 작성
Databricks 특정 필수 조건
학습자는 Databricks 플랫폼 내에서 작업하는 데 익숙해야 합니다.
• Databricks workspace 및 노트북 탐색
• 노트북 셀 실행 및 출력 해석
• 기본 컴퓨팅 개념 이해(특히 서버리스)
• 등록된 자산 확인을 위한 카탈로그 탐색기 사용
• Databricks 관리 서비스(Model Serving, AI Playground) 인지
GenAI/에이전트 관련 필수 사항
학습자는 프레임워크가 과정 내에서 가르쳐지더라도 LLM 기반 에이전트의 동작 방식을 이해해야 합니다. - 대규모 언어 모델(LLM)의 정의 및 가능/불가능한 작업
• 기본 프롬프트 엔지니어링 개념
• 검색 강화 생성(RAG)에 대한 고수준 이해
• 에이전트 추론 및 도구 호출에 대한 개념적 이해
• REST API 및 JSON 페이로드에 대한 친숙함
선택적이지만 유용한 사항 (필수 아님)
• MLflow 기초 (추적, model registry, 추적)
• 에이전트 프레임워크 (예: LangChain)
Databricks 관련 권장 교육: AI 에이전트 기초, AI 에이전트 시작하기
Outline
• Fundamentos de agentes
• Criação de agentes individuais
• Agentes reproduzíveis
• Agentes prontos para produção com Agent Bricks
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Jun 18 | 02 PM - 06 PM (Asia/Seoul) | - | Korean | $750.00 |
Public Class Registration
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Private Class Request
If your company is interested in private training, please submit a request.
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