API 비용 ‘0’, 이제 당신의 PC에서 직접 AI 에이전트를 구축하세요.
오픈 AI API 없이 올라마와 랭체인으로 강력한 AI 에이전트를 만드는 실전 가이드.
4개의 핵심 프로젝트를 따라 하며 나만의 AI 음성 비서, 웹 스크래퍼, 문서 분석 봇을 완성합니다.
최신 AI 기술을 활용하고 싶다는 마음은 크지만, 높은 비용 장벽과 복잡한 설정, 데이터 유출의 위험성은 우리를 망설이게 만듭니다.
수많은 이론 강의 속에서 ‘그래서 내 컴퓨터에선 어떻게 구현하는데?’라는 질문에 답하기란 쉽지 않습니다.
올라마를 통해 PC에 직접 라마3, 미스트랄 등 LLM을 설치해 API 비용 걱정 없이 개발합니다.
모든 데이터는 로컬에서 처리되어 완벽한 프라이버시를 보장합니다.
4일간의 과정을 통해 4개의 완성된 AI 에이전트를 직접 개발합니다.
랭체인, FAISS, Streamlit 등 현업에서도 쓰이는 기술로
AI 에이전트 개발의 풀스택 사이클을 익힙니다.
단순히 코드를 따라 치는 강의가 아닙니다.
각 프로젝트를 시작하기 전 ‘왜 이 기술이 필요한가’에 대한 원리를 명확히 짚습니다.
AI 에이전트의 추론 구조, 대화 메모리, 벡터 데이터베이스 등 핵심 개념을 이해하며 코드를 작성합니다.
이로써 수료 후에도 스스로 새로운 AI 에이전트를 설계할 수 있는 응용력을 갖추게 됩니다.
파이썬 기초부터 pip 설치, Streamlit UI 제작까지 단계별 가이드를 제공합니다.
개발 중 발생할 수 있는 오류까지 고려한 설명으로 누구나 완주할 수 있습니다.
1-1차시 1일차 목표: AI 에이전트 및 도구 소개
02
1-2차시 AI 에이전트란 무엇인가?
03
1-3차시 올라마를 사용하는 이유
04
1-4차시 올라마 설치하기
05
1-5차시 AI 에이전트용 모델 다운로드
06
1-6차시 파이썬 기초(선택)
07
1-7차시 간단한 AI 에이전트 만들기
08
1-8차시 AI 에이전트에 메모리 추가하기
09
1-9차시 AI 에이전트용 웹 UI 만들기
10
2-1차시 2일차 목표: 개인 AI 어시스턴트 구축
11
2-2차시 필수 패키지 설치
12
2-3차시 AI 음성 어시스턴트 만들기
13
2-4차시 AI 어시스턴트의 동작 원리
14
2-5차시 AI 어시스턴트 실행하기
15
2-6차시 웹 기반 AI 음성 어시스턴트 만들기
16
3-1차시 3일차 목표: AI 기반 웹 스크래퍼 에이전트
17
3-2차시 필수 패키지 설치
18
3-3차시 AI 웹 스크래퍼 만들기
19
3-4차시 AI 웹 스크래퍼의 동작 원리
20
3-5차시 AI 웹 스크래퍼 실행하기
21
3-6차시 스크랩한 데이터를 벡터 데이터베이스에 저장하기
22
4-1차시 4일차 목표: AI 문서 리더 & Q&A 봇
23
4-2차시 필수 패키지 설치
24
4-3차시 AI 문서 리더 만들기
25
4-4차시 AI 문서 리더의 동작 원리
26
4-5차시 AI 문서 리더 실행하기
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4-6차시 AI 요약 리포트 파일 다운로드 활성화
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