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KOREA SOFTWARE SERVICE

교육모집정보
교육시간
(시작일~종료일)
수업시간 수강료 신청하기
2026-08-18 ~ 2026-08-21 09:00~17:00 1,500,000 수강신청
교육개요
AI-102 과정은 Microsoft Azure의 AI 서비스를 기반으로 실제 AI 애플리케이션을 설계, 개발 및 배포하는 데 필요한 기술을 다룹니다.
특히 Azure Cognitive Services, Azure Applied AI Services, Azure Machine Learning을 이용하여 음성, 비전, 자연어 처리 및 의사결정 모델 등을 통합하는 방법에 초점을 맞춥니다.

이 과정은 AI 애플리케이션 개발자를 대상으로 하며, 실습 기반 학습을 통해 Azure에서 제공하는 다양한 AI 솔루션을 구축해볼 수 있도록 구성되어 있습니다.
교육목표
Azure Cognitive Services를 이용한 컴퓨터 비전, 음성, 언어 및 의사결정 기능 통합

Custom Vision 및 Language 모델의 커스터마이징과 배포

Bot Framework와 Azure Bot Service를 이용한 지능형 챗봇 설계

Azure Machine Learning을 활용한 예측 모델 개발 및 MLOps 구성

책임 있는 AI 구현: AI의 공정성, 신뢰성, 보안 및 프라이버시 고려사항 이해
커리큘럼
Day 1

Azure AI 솔루션 기획 및 Foundry 기초

Azure AI 솔루션 기획 및 거버넌스

생성형 작업 및 에이전트 워크플로를 위한 적절한 Microsoft Foundry 서비스 선택

에이전트 솔루션에 최적화된 메모리, 도구, 지식 통합 설계

Foundry 인프라 구축 및 설정

AI 앱 및 에이전트 기반 솔루션을 위한 Azure 인프라 디자인

Foundry 내 모델 배포 및 에이전트 구성 옵션 가이드

지속적 통합 및 배포(CI/CD) 파이프라인과 Foundry 프로젝트 연동

책임 있는 AI(Responsible AI) 구현

생성형 AI 및 에이전트 시스템을 위한 안전 필터 및 가드레일 설정

콘텐츠 조정(Content Moderation) 및 위험 검색 기능 구성

추적 로깅, 출처 메타데이터 및 감독 모드를 통한 에이전트 동작 제어
Day 2

생성형 AI 솔루션 및 RAG 아키텍처 구현

Foundry 기반 생성형 애플리케이션 개발

LLM, 소형 언어 모델(SLM), 코드 모델 및 멀티모달 모델 배포 및 API 연동

파이썬(Python) SDK 및 커넥터를 활용한 생성형 워크플로 통합

검색 보강 생성(RAG) 구현

문서, 이미지, 오디오, 비디오 등 멀티모달 콘텐츠 수집 및 인덱싱 기술

의미 체계(Semantic) 검색, 하이브리드 검색, 벡터 검색 기반 구성

데이터 수집 흐름(RAG Ingestion Flow) 설계 및 검색 파이프라인 연결

생성형 AI 시스템 최적화 및 운영

프롬프트 엔지니어링 및 모델 매개변수 미세 조정

모델 리플렉션, 사고 체계(Chain-of-Thought) 평가 루프 구현

하이브리드 LLM과 규칙 기반 엔진 조율 전략
Day 3

인텔리전트 에이전트(Agentic Solution) 구축 및 오케스트레이션

Foundry를 활용한 AI 에이전트 설계

에이전트의 역할(Persona), 목표(Goals), 대화 추적 방식 정의

검색(Search), 함수 호출(Function Calling), 대화 메모리를 통합한 에이전트 개발

에이전트 도구 및 외부 시스템 통합

외부 API, 지식 저장소, 콘텐츠 이해 플러그인 등 에이전트 도구 스키마 구성

자율 및 반자율 워크플로 제어를 위한 안전장치 및 승인 흐름 설계

멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템

복잡한 비즈니스 프로세스 처리를 위한 오케스트레이션된 다중 에이전트 솔루션 구현

배포된 에이전트 동작 모니터링 및 오류 분석
Day 4

멀티모달 솔루션 및 AI-103 자격증 취득 전략

컴퓨터 비전 및 미디어 생성 솔루션

텍스트 프롬프트 기반 이미지/비디오 생성 및 마스크 기반 편집 워크플로 구성

멀티모달 모델을 활용한 시각적 컨텍스트 분석 및 비디오 분석 워크플로 구현

텍스트 및 음성 분석 솔루션

감정, 톤, 중요 콘텐츠 감지 및 Azure Translator 기반 번역 흐름 빌드

에이전트 상호 작용을 위한 Speech-to-Text(STT) 및 Text-to-Speech(TTS) 워크플로 통합

종합 실습 프로젝트 (RAG & 에이전트 통합)

엔터프라이즈 데이터를 연동한 다중 에이전트 워크플로 전체 프로세스 실습

AI-103 자격시험 준비

AI-102에서 AI-103으로의 전환 포인트 분석 및 출제 유형 가이드

도메인별 핵심 요약 및 모의평가 분석 기반 응시 전략 안내