IT 교육 상담·예약

재직자

AI Multi-Agent
서비스 프로젝트

K-디지털 트레이닝
재직자 도약 과정

최신 AI 기술로 기업의 실제 문제를 해결하는
멀티 에이전트 프로젝트

퇴사하지 않고 커리어 성장까지,
9주면 충분!

🚀 재직자 전용 📊 100% 프로젝트
🤖 AI Multi-Agent

🎯 교육기간

2.5개월 (180시간)

🖥 AI Tool 지원

수강기간구독료 지원

💰 교육비용

100% 국비지원

💻 노트북 지원

교육 참여자 대상

🎖 디지털 뱃지 발급

교육과정수료자 인증

⌨ 100% 비대면

장소에 상관없이 교육참여

교육 기간

26년 2월 23일 ~ 4월 27일
(총 9주)

월~목요일 : 19:30 ~ 22:30
토요일 : 09:00 ~ 18:00

운영 기관

코드랩 부트캠프

서울 금천구 가산디지털2로 144
현대테라타워 가산DK 20층

네이버 지도 확인

교육 대상

K-디지털 AI Multi-Agent 과정은
이런 분들께 추천합니다.

재직자 대상 9주 집중 과정으로,
다음 조건에 해당하는 분들에게
최적화되어 있습니다.

IT 개발 또는 서비스 기획 경력 재직자

Python 프로그래밍 기초 지식 보유자

AI 서비스 개발에 관심이 있는 현업 종사자

평일 저녁, 주말 시간을 투자하여 성장을 원하시는 분

퇴근 후 9주동안 업무에 지장 없이 AI 멀티 에이전트 능력을 성장 시킬 수 있습니다.

개발 역량 확장을 희망하시는 분

현재 보유한 기술 스택을 AI 영역으로 확장하여 더 높은 가치를 창출할 수 있습니다.

AI 활용 역량 습득고자 하시는 분

업무 현장에서 AI를 실제로 활용하여 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.

실무 중심 학습 추구자

실제 현장에서 바로 적용 가능한 실용적 기술을 습득할 수 있습니다.

IT개발 또는 서비스 기획 경력을 보유한 재직자로
AI Multi-Agent개발에 관심이 있는 개발자

교육과정 소개

AI 멀티 에이전트 프로젝트
과정은?

🚀 AI 산업의 폭발적 성장

국내 AI 시장: 2021년 8,072억 원 → 2027년 4조 4,630억 원 (연평균 14.9% 성장글로벌 AI 시장: 2021년 866억 달러 → 2027년 6,007억 달러 (연평균 38.1% 성장)국내 AI 기업 매출액: 2020년 1.9조 원 → 2022년 3.9조 원 (3년 평균 42.7% 증가)

📈 왜 지금 AI Multi-Agent인가?

현재 AI 분야에서 가장 주목받는 기술인 Multi-Agent 시스템은 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 업무를 효율적으로 처리하는 차세대 AI 기술입니다. ChatGPT와 같은 단일 AI를 넘어서는 혁신적 접근법으로, 기업들이 가장 필요로 하는 핵심 기술입니다.

대규모 LLM 앱 AI 에이전트

교육과정 특징

AI 분야로 전환하고 싶지만,
어떤 길을 선택해야 할지
고민되시나요?

AI 학습의 시작점이 명확하지 않아 혼란스러워요.

다양한 AI 기술들 중 어떤 것부터 배워야 실무에 도움이 될지 방향성이 부족합니다.

멀티에이전트, RAG 같은 최신 기술이 낯설고 어려워요.

새로운 AI 기술들의 실제 구현 방법과 비즈니스 적용 사례를 이해하기 어렵습니다.

기분 개발 경험은 있지만 AI 프로젝트 경험이 부족해요.

일반적인 개발과 AI 개발의 차이점을 모르겠고 실제 프로젝트 진행이 막막합니다.

클라우드와 MLOps까지 포함한 종합적인 AI 역량이 필요해요.

단순 모델 개발을 넘어 실제 서비스 운영까지 가능한 통합 역량을 갖추고 싶습니다.

실무에 바로 적용 가능한 AI,
퇴근 후 체계적인 학습 과정으로 배워보세요.

직업과 병행할 수 있어요!

• 현직 유지하면서 체계적 AI 학습• 평일 저녁 19:00 이후, 주말 활용 온라인 교육• 퇴사 없이 커리어 도약 가능

실제 기업 프로젝트를
경험해 볼 수 있어요!

• 참여 기업의 실제 비즈니스 요구사항 기반• 이론이 아닌 현실적 문제 해결 과정• 다양한 AI 실무 경험 축적

피드백을 받을 수 있어요!

• 현잭 AI 전문가 튜터의 코드 리뷰• 프로젝트 멘토링 제공

커리큘럼 소개

이론은 최소화, 실무는 최대화.
매주 결과물이 나오는 100% 프로젝트 중심 커리큘럼

커리큘럼 요약

문서 분석 및 요약 AI 시스템 구축

• 문서분할 에이전트 - 섹션별 텍스트 처리• 요약 에이전트 - LLM 활용 핵심 요약• 질의응답 에이전트 - 문서 기반 Q&A• 의견분석 에이전트 - 감성 분석 및 키포인트

데이터 분석 및 AI 추천 시스템 구축

• 데이터수집 에이전트 - 실시간 시장/쇼핑 데이터• 뉴스분석 에이전트 - 금융 뉴스 감성 분석• 추천최적화 에이전트 - ETF/상품 추천• 리스크관리 에이전트 - 변동성 및 효율성 예측

AI 고객 상담 시스템 구축

• 질문분류 에이전트 - 문의 카테고리 자동 분류• FAQ검색 에이전트 - 기존 DB 빠른 답변• 상품추천 에이전트 - 맞춤 상품 추천• 감정분석 에이전트 - 고객 감정 감지 및 응대 전략

멀티 에이전트 기반 AI 서비스 구축

• 통합 서비스 - 문서분석/금융AI/고객상담 선택• API 서비스화 - RESTful API 구축• 프론트엔드 연동 - 사용자 인터페이스• 클라우드 배포 - AWS 서버리스 환경

멀티에이전트 AI 시스템 구축 커리큘럼

모듈	핵심 기술 스택	주요 에이전트 구성
문서 분석 및 요약 AI 시스템	• LangChain + LangGraph • FastAPI + gRPC • 벡터 DB (FAISS, ChromaDB) • RAG 검색 최적화 • PDF, DOCX 처리	• 문서분할 에이전트 - 섹션별 텍스트 처리 • 요약 에이전트 - LLM 활용 핵심 요약 • 질의응답 에이전트 - 문서 기반 Q&A • 의견분석 에이전트 - 감성 분석 및 키포인트
데이터 분석 및 AI 추천 시스템	• Yahoo Finance API • Alpha Vantage API • 시계열 분석 (이동평균, 변동성) • Shopping Data 수집 • 포트폴리오 최적화	• 데이터수집 에이전트 - 실시간 시장/쇼핑 데이터 • 뉴스분석 에이전트 - 금융 뉴스 감성 분석 • 추천최적화 에이전트 - ETF/상품 추천 • 리스크관리 에이전트 - 변동성 및 효율성 예측
AI 고객 상담 시스템 구축	• RAG (Retrieval-Augmented Generation) • 텍스트 분류 모델 • FAQ 데이터베이스 • 감성 분석 모델 • 고객 성향 분석	• 질문분류 에이전트 - 문의 카테고리 자동 분류 • FAQ검색 에이전트 - 기존 DB 빠른 답변 • 상품추천 에이전트 - 맞춤 상품 추천 • 감정분석 에이전트 - 고객 감정 감지 및 응대 전략
멀티 에이전트 기반 AI 서비스 구축	• FastAPI + gRPC • Nuxt.js / Next.js • AWS S3 + Lambda • 서버리스 아키텍처 • API 배포 및 최적화	• 통합 서비스 - 문서분석/금융AI/고객상담 선택 • API 서비스화 - RESTful API 구축 • 프론트엔드 연동 - 사용자 인터페이스 • 클라우드 배포 - AWS 서버리스 환경

상세 커리큘럼

문서 분석 및 요약 AI 시스템 구축

• 재직자도약과정 소개 및 프로젝트학습 소개

• MAS와 기존 단일 에이전트 시스템의 차이

• LangChain+LangGraph를 활용한 멀티에이전트 구조 설계

• 이벤트 기반 비동기 아키텍처 이해

• LangChain+LangGraph 설치 및 셋업

• FastAPI+LangGraph를 이용한 AIAPI개발

• 기초gRPC기반멀티에이전트서비스구성

• 문서크롤링&PDF,DOCX 등 다양한 문서 형식처리

• 벡터 데이터베이스 (FAISS,ChromaDB)활용

• RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)검색 최적화

• 문서분할에이전트 : 섹션별텍스트처리

• 요약에이전트 : LLM을 활용한 중요 포인트 요약

• 질의 응답 에이전트 : 문서기반 Q&A

• 의견 분석 에이전트 : 감성 분석 및 키 포인트 제공

데이터 분석 및 AI 추천 시스템 구축

주제 1 : 금융 데이터 분석 및 AI투자 추천 시스템 구축

• 'Yahoo Finance, Alpha Vantage API 활용하여 주식/ETF 데이터 수집

• 시계열 분석 기법 (이동 평균, 변동성 분석) 적용

• 데이터 수집 에이전트 : 실시간 시장 데이터 수집

• 뉴스 분석 에이전트 : 금융 뉴스 감성 분석

• 포트폴리오 최적화 에이전트: 투자 성향 기반 ETF 추천

• 리스크 관리 에이전트 : 변동성 및 리스크 예측

주제 2 : 커머스 데이터분석 및 AI 추천시스템 구축

• Shoping data 수집

• 시계열 분석 기법 (이동 평균, 변동성 분석) 적용

• 데이터 수집 에이전트: 실시간 쇼핑 데이터 수집

• 커머스 판매에이전트: 쇼핑 판매 데이터 분석

• 포트폴리오 최적화 에이전트:판매 데이터기반 추천시스템

• 판매관리 에이전트: 커머스 판매 및 효율성 예측

AI 고객 상담 시스템 구축

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) 기반 FAQ 검색

• 고객 문의 유형 분석 (텍스트 분류 모델)

• LangChain+LangGraph를 활용한 멀티에이전트 구조 설계

• 질문 분류 에이전트 : 고객 문의 카테고리 자동 분류

• FAQ 검색 에이전트 : 기존 DB에서 빠른 답변 검색

• 상품 추천 에이전트 : 고객 성향 분석 후 맞춤 상품 추천

• 감정 분석 에이전트: 고객 감정(불만, 만족 등) 감지 및 응대 전략 변경

멀티 에이전트 기반 AI 서비스 구축

• 문서 분석, 금융 AI, 고객 상담, AI 면접 중 선택하여 실전 프로젝트 개발

• API 기반 서비스화 (FastAPI, gRPC)

• 프론트엔드 연동 (Nuxt or Next)

• AWS S3 + Lambda 활용한 서버리스 아키텍처

• API 배포 및 성능 최적화

• 서비스 리뷰 및 피드백

주요 핵심 툴

주요 학습 AI 모델 API	핵심 AI 라이브러리
• OpenAI API • Anthropic Claude API • Google Gemini API • Cohere API	• LangChain • LangGraph • OpenAI API • Anthropic Claude API • Hugging Face Transformers

강의 운영

퇴근 후 9주 완성,
장소에 구애받지 않고
실무 프로젝트에 도전하세요.

평일 월~목요일 19:30~22:30 참여

토요일 09:00~18:00 참여

100% 비대면 온라인 강의

재직자AI Multi-Agent 서비스 프로젝트

K-디지털 트레이닝 재직자 도약 과정

모집이 종료되었습니다.

아쉽게도 이번 모집은 종료되었습니다.
보내주신 관심에 감사드리며,
다음 프로그램으로 다시 찾아뵙겠습니다.