실전 AI Agent의 모든 것 : 34개 프로젝트로 MCP부터 GraphRAG Agent까지 (by. 공원나연)

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약 25시간

사전지식 필요

국내 최초 실습으로 완성하는 Agent A to Z. LangGraph, Neo4j, MCP 활용법, GraphRAG 에이전트까지, 공원나연과 함께 34개의 프로젝트로 지금 실현하세요.

#AI #GraphRAG #MCP #공원나연 #멀티 에이전트

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4파트

25.05.12~ 영상 공개

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커리큘럼

파트 4개약 25시간

Part 01. AI Agent 이해와 입문 프로젝트
03:35:00
- 01. 오리엔테이션
  00:05:00
- 02. AI Agent의 개념
  00:20:00
- 03. AI Agent를 위한 프레임워크
  00:10:00
- 04. AI Agent 맛보기
  00:15:00
- 01. AI Agent를 위한 LangGraph
  00:10:00
- 02. LangGraph 필수 구성요소
  00:30:00
- 03. LangGraph 기본 사용법 - 그래프의 상태 업데이트
  00:10:00
- 04. LangGraph 기본 사용법 - 노드와 엣지 연결
  00:20:00
- 05. LangGraph 기본 사용법 - 조건과 반복
  00:20:00
- 01. Basic - 가장 기본적인 챗봇 만들기🗒️
  00:10:00
- 02. Tool Calling - 웹검색을 하는 챗봇 만들기🗒️
  00:15:00
- 03. State - 할 일 목록을 관리하는 챗봇 만들기🗒️
  00:15:00
- 04. Structured Output - 원하는 형태로 논문 정보 반환하기 🗒️
  00:15:00
- 05. 문법 교정과 번역기능이 있는 영어 회화 챗봇 만들기🗒️
  00:20:00
Part 02. AI Agent 활용 프로젝트
08:10:00
- 01. Reflection - 최선의 답변을 위한 반복🗒️
  00:15:00
- 02. Plan & Execute 이해하기
  00:10:00
- 03. 스스로 계획하고 실행하는 Agent🗒️
  00:20:00
- 04. 코드 수정을 반복하는 데이터 분석 Agent 🗒️
  00:30:00
- 01. ChromaDB로 만드는 기본 RAG🗒️
  00:30:00
- 02. 검색 문서의 관련성 검증을 추가한 RAG🗒️
  00:20:00
- 03. 환각 여부를 평가하는 RAG🗒️
  00:20:00
- 04. 부족한 내용은 웹에서 찾아오는 RAG🗒️
  00:20:00
- 05. DB 실행을 위해 쿼리문을 작성하고 수정하는 RAG🗒️
  00:30:00
- 01. Multi Agent 란?
  00:15:00
- 02. 서브 그래프 이해하기
  00:20:00
- 03. 1) Network - 검색 결과를 차트로 그려주는 Agent🗒️
  00:20:00
- 04. 2) Network - 여행 날씨와 장소를 추천하고 저장하는 Agent🗒️
  00:20:00
- 05. 3) Supervisor - 학습자의 약점을 기반으로 문제를 생성하는 Agent🗒️
  00:30:00
- 06. 4) Hierarchical - 웹 검색 기반 조사 + 문서 작성 전문가 Agent🗒️
  00:30:00
- 01. 5) LangGraph Supervisor - 자료검색과 코딩 전문가🗒️
  00:30:00
- 02. 6) LangGraph Swarm - 시장조사와 마케팅 전문가🗒️
  00:30:00
- 03. 7) AI Data Science Team Agent🗒️
  00:40:00
- 04. MCP 이해하기
  00:10:00
- 05. Cursor AI 에서 MCP 사용하기
  00:10:00
- 06. 8) LangGraph MCP Adapters - 데이터 분석 Agent🗒️
  00:20:00
- 07. 9) LangGraph MCP Adapters - 내부 문서와 웹검색 Agent🗒️
  00:20:00
Part 03. AI Agent 심화 프로젝트
05:30:00
- 01. FastAPI 를 사용하는 이유
  00:20:00
- 02. LangGraph 프로젝트를 API로 만들기🗒️
  00:30:00
- 01. 추천시스템 이해하기
  00:30:00
- 02. 추천시스템 Agent (1)🗒️
  00:30:00
- 03. 추천시스템 Agent (2) 🗒️
  00:30:00
- 01. Graph Data 이해하기
  00:20:00
- 02. GraphDB 사용하기 (Neo4j, Cypher)
  00:30:00
- 03. GraphRAG 란?
  00:20:00
- 04. Vector 기반 GraphRAG 구현하기🗒️
  00:30:00
- 05. Graph 기반 GraphRAG 구현하기🗒️
  00:30:00
- 06. Vector + Graph RAG 구현하기🗒️
  00:30:00
- 07. GraphRAG Agent🗒️
  00:30:00
Part 04. [부록] 파이썬 필수 문법
10:33:00
- 01. 강의 소개
  00:06:00
- 02. 컴퓨터 과학과 프로그래밍
  00:10:00
- 03. 파이썬 소개와 설치
  00:17:00
- 01. 변수의 개념과 활용
  00:14:00
- 02. 데이터타입 (1) 정수형, 실수형, Boolean
  00:04:00
- 03. 정수형, 실수형, Boolean 타입 실습하기
  00:15:00
- 04. 데이터타입 (2) 문자열
  00:18:00
- 05. 문자열 타입 실습하기
  00:26:00
- 01. 자료구조란?
  00:03:00
- 02. 대표적인 자료구조
  00:16:00
- 03. 파이썬의 자료구조: 리스트
  00:07:00
- 04. 파이썬의 자료구조: 리스트 실습
  00:20:00
- 05. 파이썬의 자료구조: 튜플
  00:07:00
- 06. 파이썬의 자료구조: 튜플 실습
  00:08:00
- 07. 파이썬의 자료구조: 딕셔너리
  00:04:00
- 08. 파이썬의 자료구조: 딕셔너리 실습
  00:10:00
- 09. 파이썬의 자료구조: 세트
  00:02:00
- 10. 파이썬의 자료구조: 세트 실습
  00:08:00
- 11. (심화) 자료구조 활용 실습하기
  00:10:00
- 01. 흐름제어란?
  00:04:00
- 02. 조건문
  00:07:00
- 03. 조건문 실습하기
  00:28:00
- 04. 반복문
  00:12:00
- 05. 반복문 실습하기
  00:15:00
- 06. 스토리에 맞는 프로그램 작성하기
  00:17:00
- 07. 예외처리
  00:03:00
- 08. 예외처리 실습하기
  00:08:00
- 01. 함수의 개념과 활용
  00:15:00
- 02. 함수의 개념과 활용 실습
  00:08:00
- 03. 함수 매개변수와 반환
  00:11:00
- 04. 다양한 매개변수 실습
  00:16:00
- 05. 모듈과 패키지
  00:13:00
- 06. 모듈과 패키지 실습
  00:15:00
- 07. 파이썬의 라이브러리
  00:12:00
- 08. 파이썬의 라이브러리 실습
  00:18:00
- 01. 객체지향 프로그래밍
  00:05:00
- 02. 객체와 클래스
  00:10:00
- 03. 멤버변수와 메소드
  00:07:00
- 04. 멤버변수와 메소드 실습
  00:07:00
- 05. 객체지향 프로그래밍 주요 요소
  00:18:00
- 06. 객체지향 프로그래밍 주요 요소 실습
  00:28:00
- 07. 객체지향 프로그래밍 심화 실습 소개
  00:04:00
- 08. 객체지향 프로그래밍 심화 실습
  00:54:00
- 01. 알고리즘 소개
  00:05:00
- 02. 알고리즘의 복잡도
  00:07:00
- 03. 정렬 알고리즘
  00:15:00
- 04. 정렬 알고리즘 실습
  00:07:00
- 05. 다양한 알고리즘
  00:13:00
- 01. 정규 표현식이란?
  00:04:00
- 02. 파이썬의 정규표현식
  00:27:00
- 03. 정규 표현식 활용하기
  00:15:00

영상공개 일정 D-83

해당 강의는 총 4회에 걸쳐 공개됩니다.

1차2025.05.12(월)

2차2025.06.09(월)

3차2025.07.14(월)

최종2025.07.31(목)

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학습 규정 및 환불 규정

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* 본 상품은 동영상 형태의 강의를 수강하는 상품입니다.

* 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.

* 해당 강의는 사전 예약 상품으로, 강의 영상이 공개 일정에 따라 순차적으로 제작되어 오픈됩니다.

* 부록 파트의 경우 [파이썬으로 개발하는 빅데이터 기반 맛집 추천 서비스 (ft. Django, FastAPI) Online.] 강의 Part1 에서 발췌된 영상입니다.

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 25시간 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.

주의 사항

상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.
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커리큘럼은 제작 과정에서 일부 추가, 삭제 및 변경될 수 있습니다.
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환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
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수강시작 후 7일 이내, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
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수강시작 후 7일 초과 시 정상 수강기간 대비 잔여일에 대해 아래 환불규정에 따라 환불 가능합니다.
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- : 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불
- : 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음

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