다음에 대한 학습 방향 기술 전문가
Azure의 AI: LLM, 기초 모델 및 에이전트
이 시작 학습 방향에서는 LangChain 통합, Azure OpenAI, Azure AI Foundry(AI Studio), Azure AI Agent Service를 포함하여 Azure의 GenAI를 살펴봅니다. 확장 가능한 LLM 애플리케이션을 구축하고, Azure의 인지 및 생성형 AI 서비스를 활용하며, 프롬프트 흐름을 구성하고, RAG를 구현하고, 고급 Azure 도구 및 SDK를 사용해 AI 에이전트를 배포할 수 있으며 보안, 책임감 있는 AI 및 실제 배포 시나리오에 관한 문제도 해결할 수 있습니다.
학습 목표
- LangChain, Azure Cognitive Search, Blob Storage 및 PgVector를 사용하여 Azure에서 확장 가능한 LLM 애플리케이션을 개발 및 배포합니다.
- 프롬프트 엔지니어링, RAG 및 멀티 모달 애플리케이션을 포함해 생성형 AI 및 예측 AI에 Azure OpenAI 및 Azure AI Studio(Foundry)를 활용합니다.
- Azure의 콘텐츠 안전성, 책임감 있는 AI 관행, 강력한 인증 및 액세스 제어 기능을 통해 AI 솔루션을 구현 및 평가하고 솔루션의 보안을 강화합니다.
- Azure AI Agent Service 사용하여 AI 에이전트를 구축, 오케스트레이션, 배포하고 함수 호출, 코드 해석, OpenAPI, 지식 도구를 통합합니다.
- Azure SDK와 클라우드 배포 워크플로를 적용하여 실제 비즈니스 시나리오에 대해 AI 프로젝트를 자동화하고, 컨테이너화하며, 효율적으로 관리합니다.
대상 수강생
이 방향은 Microsoft Azure에서 생성형 AI 및 에이전트 기반 솔루션을 마스터하고자 하는 AI 개발자, 클라우드 엔지니어, 데이터 과학자, 기술 전문가를 위해 설계되었습니다. 기업 환경에서 고급 AI 애플리케이션의 구축, 배포 및 보안 강화에 대한 실습 경험을 원하는 기초적인 프로그래밍 스킬을 갖춘 수강생에게 적합합니다.