AI 교육 대표 커리큘럼
기업과 대학에서 검증된 실습 중심 AI 교육 커리큘럼입니다.
지식그래프 구축부터 Agentic GraphRAG 실습 과정
Neo4j Graph Database 기반 커스텀 지식그래프 구축방법과 이를 기반으로 한 GraphRAG 구현까지 알차게 다룹니다.
본 과정에서는
- 지식그래프 기반 정보 구조화
- GraphRAG를 활용한 정교한 검색
- AI Agent과 결합한 Agentic GraphRAG를 통해 그래프 기반 의사결정 자동화 및 높은 성능의 RAG 시스템을 구현할 수 있습니다.
교육 대상
- Graph DB 또는 Graph RAG에 관심있는 개발자
- LLM 기반 서비스 고도화를 고민하는 엔지니어
- Knowledge Graph / Ontology 기반 시스템 설계자
교육 목표
- 문서 데이터를 지식그래프로 변환할 수 있습니다.
- 다양한 GraphRAG 검색 방식을 익히고 상황에 맞게 활용할 수 있습니다.
- AI Agent + GraphRAG를 결합한 시스템을 설계하고 구현할 수 있습니다.
커리큘럼은 조직 또는 프로젝트 목적에 맞게 맞춤 구성 가능합니다.
LangGraph 기반
AI Agent – Agentic RAG – Multi Agent 실습과정
LangGraph를 활용한 AI Agent의 구조를 이해하고, AgenticRAG와 Multi Agent 시스템까지 단계적으로 구현하는 실습 중심 교육입니다.
본 과정에서는
- AI Agent 구조 이해
- Agentic RAG를 기반으로 한 챗봇 시스템 고도화
- 복잡한 문제 해결을 위한 Multi Agent 설계를 통해의사결정 자동화 및 고도화된 작업을 처리하는 LLM 시스템을 구현할 수 있습니다.
교육 대상
- AI Agent 개념을 실습으로 이해하고 싶은 개발자
- RAG를 고도화하기 위해 Agentic RAG의 도입을 고민하는 엔지니어
- LangGraph 기반 워크플로우를 구현하고 Multi Agent 시스템 설계에 관심있는 실무자
교육 목표
- AI Agent의 기본 패턴인 ReAct를 이해할 수 있습니다.
- 실무에 확장가능 하도록 LangGraph의 핵심 구성요소를 이해합니다.
- Agentic RAG 시스템을 구현하고 Multi Agent 구조를 설계할 수 있습니다.
커리큘럼은 조직 또는 프로젝트 목적에 맞게 맞춤 구성 가능합니다.
이 외 단기 과정
당일 과정으로 진행되는 단기 과정 예시입니다.
2시간 짜리 특강 및 세미나부터, 알차게 담은 8시간 강의까지 AI Agent, GraphRAG, LLM 등의 주제로 유연한 강의 설계가 가능하니 참고 부탁드립니다
커리큘럼은 조직 또는 프로젝트 목적에 맞게 맞춤 구성 가능합니다.
지식그래프 구축부터 Agentic GraphRAG 실습 과정
Neo4j Graph Database 기반 커스텀 지식그래프 구축방법과 이를 기반으로 한 GraphRAG 구현까지 알차게 다룹니다.
본 과정에서는
- 지식그래프 기반 정보 구조화
- GraphRAG를 활용한 정교한 검색
- AI Agent과 결합한 Agentic GraphRAG를 통해 그래프 기반 의사결정 자동화 및 높은 성능의 RAG 시스템을 구현할 수 있습니다.
커리큘럼은 조직 또는 프로젝트 목적에 맞게 맞춤 구성 가능합니다.
교육 대상
- Graph DB 또는 Graph RAG에 관심있는 개발자
- LLM 기반 서비스 고도화를 고민하는 엔지니어
- Knowledge Graph / Ontology 기반 시스템 설계자
교육 목표
- 문서 데이터를 지식그래프로 변환할 수 있습니다.
- 다양한 GraphRAG 검색 방식을 익히고 상황에 맞게 활용할 수 있습니다.
- AI Agent + GraphRAG를 결합한 시스템을 설계하고 구현할 수 있습니다.
LangGraph 기반 AI Agent – Agentic RAG – Multi Agent 실습과정
LangGraph를 활용한 AI Agent의 구조를 이해하고, AgenticRAG와 Multi Agent 시스템까지 단계적으로 구현하는 실습 중심 교육입니다.
본 과정에서는
- AI Agent 구조 이해
- Agentic RAG를 기반으로 한 챗봇 시스템 고도화
- 복잡한 문제 해결을 위한 Multi Agent 설계를 통해의사결정 자동화 및 고도화된 작업을 처리하는 LLM 시스템을 구현할 수 있습니다.
커리큘럼은 조직 또는 프로젝트 목적에 맞게 맞춤 구성 가능합니다.
교육 대상
- AI Agent 개념을 실습으로 이해하고 싶은 개발자
- RAG를 고도화하기 위해 Agentic RAG의 도입을 고민하는 엔지니어
- LangGraph 기반 워크플로우를 구현하고 Multi Agent 시스템 설계에 관심있는 실무자
교육 목표
- AI Agent의 기본 패턴인 ReAct를 이해할 수 있습니다.
- 실무에 확장가능 하도록 LangGraph의 핵심 구성요소를 이해합니다.
- Agentic RAG 시스템을 구현하고 Multi Agent 구조를 설계할 수 있습니다.
이 외 단기 과정
당일 과정으로 진행되는 단기 과정 예시입니다.
커리큘럼은 조직 또는 프로젝트 목적에 맞게 맞춤 구성 가능합니다.
2시간 짜리 특강 및 세미나부터, 알차게 담은 8시간 강의까지 AI Agent, GraphRAG, LLM 등의 주제로 유연한 강의 설계가 가능하니 참고 부탁드립니다
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