도메인 AI Agent의 모든 것 : 보안 특화 모델 설계부터 금융 멀티 에이전트 구축까지

평생소장

약 13시간

사전지식 필요

보안·규제의 벽을 넘어, 금융권에서도 통하는 도메인 Multi-Agent를 구축하세요! 보안 강화 모델 설계부터 금융 딥리서치 에이전트까지, 실제 업무 환경에 맞춘 실전 구축을 경험할 수 있습니다.

#AI #AI Agent #도메인 #도메인 AI Agent #멀티에이전트

강의 정보

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4파트

25.10.27~ 영상 공개

커뮤니티 운영

65%
월 21,584원
12개월 무이자 할부 시

권장 소비자 가격: ~~740,000원~~
할인 금액: -481,000원
할인 판매가: 259,000원

마감까지 4일10시간25분

커리큘럼

파트 4개약 13시간

Part 01. 자연어처리 입문
- 01. 오리엔테이션 & 코스 로드맵
- 02. 자연어처리의 개념과 토큰화 한눈에 보기
- 03. One-hot vs Dense 임베딩, 분산표현 직관
- 04. 벡터 유사도/거리(코사인, 유클리드) 핵심
- 05. 임베딩 시각화(tsne/umap)와 해석 포인트
- 01. Word2Vec: CBOW/Skip-gram 구조 이해
- 02. 네거티브 샘플링·윈도우·하이퍼파라미터
- 03. FastText: 서브워드와 OOV 대응
- 04. GloVe: 공동출현 통계와 행렬요인화
- 05. 실습: gensim으로 학습/유사단어/아날로지
- 06. 한국어·금융 도메인 전처리 주의점
- 01. 어텐션과 Self-Attention 이해하기
- 02. 멀티헤드 어텐션·포지셔널 인코딩 빠르게 잡기
- 03. Encoder/Decoder·마스킹(AR/MLM)
- 04. BERT·GPT-2·T5: 사전학습 목적 비교
- 05. 파인튜닝 태스크(분류/NER/QA/생성) 개요
- 06. 실습: HF로 모델/토크나이저 로딩·추론
Part 02. 거대 언어모델과 RAG
- 01. Scaling Laws: 파라미터·데이터·컴퓨트
- 02. Emergent Ability란 무엇인가?
- 03. 언어모델의 능력의 기초
- 04. 창발 사례와 한계(착각·속성전이)
- 01. 벤치마크(MMLU/HELM/BIG-bench) 읽는 법
- 02. 한국어·도메인(금융) 평가 포인트
- 03. Hallucination/Faithfulness/Calibration
- 04. 비용·지연·스루풋: 서빙 트레이드오프
- 05. 벤치마킹 방법론의 이해
- 01. 임베딩 선택과 스케일(텍스트/멀티모달)
- 02. 청크 분할 전략(길이·오버랩·헤더)
- 03. 검색: BM25 vs 벡터 vs 하이브리드
- 04. 파이프라인: Query→Retrieve→Read→Answer
- 01. 하이브리드 검색+리랭킹(Cross-Encoder)
- 02. 쿼리 변환(Query Rewrite·Decomposition)
- 03. 컨텍스트 최적화(압축·Router RAG)
- 04. 출처 추적/인용과 RAG 평가(RAGAS 등)
- 05. 실습: 미니 RAG 구축 데모
Part 03. Agent 이해
- 01. 에이전트란 무엇인가(Planning vs Reactive)
- 02. ReAct/Toolformer 등 행동-추론 패턴
- 03. 상태·메모리·컨텍스트 관리
- 04. 계획수립(Planner/Executor)·중간사고 안전
- 05. 구조화 출력(JSON/함수호출)과 검증
- 06. 에이전트 평가(성공률/비용/지연/안전)
- 01. MCP 소개: 리소스/툴/프롬프트/프로그램
- 02. 툴 스펙·권한·스코프 설계
- 03. A2A·함수호출·외부 API 호출 패턴
- 04. 관측가능성(로그/트레이스)·재현성
- 05. 오류처리·재시도·레이트리밋
- 06. 비용·캐시·세션 설계
- 01. 역할 설계(Planner/Researcher/Critic 등)
- 02. 통신 프로토콜(메시지/토픽/블랙보드)
- 03. 작업 분해·할당(Task Graph)
- 04. 합의/심사(투표·토너먼트·Judge)
- 05. 동시성·스케줄링·충돌 해결
- 06. 실패 복구·휴리스틱·HITL 루프
- 07. 데모: 협력 퍼즐 해결 실습
- 01. smolagents 핵심 사용법(액터·툴·플래너)
- 02. smolagents × LangChain 인터옵: 리트리버/체인 재사용
- 03. AutoGen·CrewAI·Semantic Kernel 비교 개론
- 04. 선택 기준(아키텍처/운영/확장성)
- 05. 실습: 동일 과제 smolagents vs LangChain 구현
- 06. 체크리스트: 운영·보안·비용
Part 04. 금융 Agent 실전
- 01. 데이터 지도(공시/뉴스/리포트/규제)
- 02. PII·접근권한·감사로그(컴플라이언스)
- 03. 온프렘/하이브리드 서빙 제약 이해
- 04. 도메인 전처리(숫자/표/단위) 베스트프랙티스
- 05. 피처스토어·벡터DB·인덱스 설계
- 06. 평가 지표 설계(정확성·근거성·회수율)
- 07. 데모: 사내 DB(Postgres/ES) 연결
- 01. 위협모델(프롬프트 인젝션/데이터 유출 등)
- 02. 입력·출력 필터(PII·금융 용어 정책)
- 03. 정책 엔진·승인 워크플로(DSL)
- 04. 컨텍스트 격리(샌드박스·스코프 토큰)
- 05. 외부도구 호출 가드(한도·속도제한)
- 06. 레드팀·시뮬 공격 시나리오
- 07. 지속 평가/모니터링/알람
- 08. 데모: Guardrails×MCP 정책 연동
- 01. 역할 설계(리서처/리트리버/애널리스트/심사관)
- 02. 정보 수집 파이프라인과 소스 신뢰도
- 03. RAG+툴 호출로 표/도표 생성
- 04. 인용·각주·출처 링크 자동화
- 05. 사실 검증·크로스체크(합의·Judge)
- 06. 점수 집계·가중치 결합(정책/규칙)
- 07. HITL 인터벤션(수정 승인/피드백 루프)
- 08. 결과물 템플릿(투자포인트/리스크/가정/근거)
- 09. 배포: 내부 포털·권한·감사로그·롤백
- 10. 데모: 종목 X 딥리서치 리포트 자동 생성

영상공개 일정 D-103

해당 강의는 총 3회에 걸쳐 공개됩니다.

1차2025.10.27(월)

2차2025.12.01(월)

최종2025.12.29(월)

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총 학습기간:

정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 30일, 무료 수강 기간은 31일 일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
본 패키지는 약 13시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)
패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
일부 강의는 아직 모든 영상이 공개되지 않았습니다. 각 상세페이지 하단에 공개 일정이 안내되어 있습니다.

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