설명
적응형 AI 에이전트 구축 과정은 DeepLearning.AI와 Oracle의 협력으로 제공됩니다. 이 과정은 AI 에이전트가 세션 간 학습 부족으로 인해 실수를 반복하는 일반적인 문제를 다룹니다. 학습자는 경험을 지속적으로 반영하여 더 빠르고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 전략을 배웁니다.
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이 과정은 행동, 지식 및 모델의 세 가지 적응 레이어를 중심으로 구성됩니다. 행동 적응을 위해 학습자는 에이전트의 흔적을 재사용 가능한 기술로 변환하는 기술 유도 파이프라인을 구축하며, 각 기술에 대해 인간의 승인을 받습니다. 지식 적응은 대규모 코드베이스에서 검색을 향상시키기 위해 코드 지식 그래프를 구축하는 것을 포함하며, 전통적인 키워드 검색을 초월합니다. 모델 적응은 최적의 성능을 위해 모델을 미세 조정하는 시기와 방법을 가르칩니다.
참가자는 적응형 AI 에이전트에 대한 정신 모델을 얻고, 망각의 비용을 이해하며, 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다. 이 과정은 실습 실험실을 포함하며, Python에 대한 친숙함이 필요하며, DeepLearning.AI Pro 플랜을 통해 추가 학습 기능을 제공합니다.
AI 에이전트를 구축하는 개인을 대상으로 하는 이 과정은 학습자가 매 세션마다 처음부터 시작하는 것이 아니라 자신의 경험에서 학습하는 에이전트를 만드는 기술을 갖추도록 하는 것을 목표로 합니다. 과정이 끝나면 학습자는 시간이 지남에 따라 측정 가능한 개선을 이루는 에이전트를 개발할 수 있으며, 반복적인 오류를 줄이고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
- 카테고리교육 및 연구
- 요금제PRO
적응형 AI 에이전트 구축의 핵심 기능
기술 유도 파이프라인 개발
코드 지식 그래프 구축
모델 미세 조정 기술
인간 승인 기술 재사용
그래프 기반 검색 향상
행동 적응 전략
지식 적응 방법
모델 적응 통찰
적응형 AI 에이전트 구축 사용 방법은?
구축: 기술 유도 파이프라인 개발
구성: 코드 지식 그래프 생성
적응: 필요에 따라 모델 미세 조정
구현: 재사용 가능한 기술 적용
적응형 AI 에이전트 구축의 사용 사례
- 기술 유도
- 코드 검색
- 모델 미세 조정
- 행동 적응
- 지식 그래프
