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OpenAI·랭체인 기반
RAG 실전 구현
에이전트 설계 및
LangGraph 자동화
멀티에이전트 및
MCP 프로젝트
GPT를 넘어선 지능형 AI는 이제 스스로 판단하고 자동화하는
'AI 에이전트'로 진화 중입니다.
LangChain, RAG, MCP 기반의 실무형 에이전트 시스템을 구현하고
시나리오 기반 프로젝트로 실무 자동화 역량을 강화합니다.
생성형 AI를 넘어
실전 자동화를 설계합니다
LangChain 기반
에이전트 설계
RAG·MCP 연동
자동화 시스템
기업 시나리오
프로젝트 수행
AI 기술을 실무에 적용하고 싶은 사람
챗GPT를 넘어서 에이전트로 실제 업무를 자동화해보고 싶다면
에이전트 시스템 개발에 관심 있는 사람
LangChain과 MCP 등 최신 기술로 동작하는 AI 시스템을 만들고 싶다면
실전 프로젝트로 포트폴리오를 만들고 싶은 사람
기업 업무 시나리오 기반 완성도 높은 자동화 프로젝트를 경험할 수 있어요
사용 프로그램
OpenAI
Pandas
Numpy
1 파이썬 기본 문법과 실습 환경 구성
2 NumPy, Pandas 데이터 분석 실습
3 AI 개발을 위한 기초 프로그래밍 역량 확보
1 자연어 처리 기초 및 임베딩 이해
2 OpenAI API 기반 감성 분석 챗봇 개발
3 프롬프트 엔지니어링 실습
1 LangChain 구성요소 및 Agent 설계
2 검색 기반 RAG 챗봇 개발
3 외부 API 연동 실시간 정보 응답 시스템 구축
1 LlamaIndex 활용 고성능 RAG 챗봇 구축
2 LangGraph 기반 조건 분기/루프 처리
3 동적 의사결정형 워크플로우 구현
1 LangGraph 기반 멀티 에이전트 설계
2 MCP 개념 이해 및 통합 구성 실습
3 AI 간 상호작용 기반 시스템 구축
1 MCP+LangGraph 기반 기업 자동화 애플리케이션 개발
2 실제 시나리오 기반 팀 프로젝트 수행
3 개인 포트폴리오 완성 및 발표 준비
※ 상세 커리큘럼은 변경될 수 있습니다
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