자동화 AI 에이전트 개발: 기초부터 실전 응용까지

02

1-2차시_코스 핵심 개념 리뷰

03

2-1차시_AI 에이전트 소개 및 전체 구성

04

2-2차시_LLM과 AI 에이전트의 차이

05

2-3차시_AI 에이전트의 자율성 이해

06

2-4차시_목표 지향성과 적응성

07

2-5차시_AI 에이전트의 지능성과 효율성

08

2-6차시_AI 에이전트 개인화 활용 가능성

09

2-7차시_실제 사례로 보는 AI 에이전트

10

2-8차시_AI 에이전트 유형 정리

11

2-9차시_AI 에이전트 리스크와 우려

12

2-10차시_보안 및 윤리적 고려사항

13

2-11차시_AI 에이전트의 최신 트렌드

14

2-12차시_지능형 자동화 시대의 도래

15

3-1차시_N8N 소개

16

3-2차시_N8N 시작하기

17

3-3차시_N8N 기본 사용법 익히기

18

3-4차시_N8N과 AI 에이전트의 연동 방식

19

4-1차시_AI 에이전트 트리거란 무엇인가

20

4-2차시_첫 번째 트리거 이벤트 설정

21

4-3차시_N8N 데이터 흐름 구조 이해

22

4-4차시_JSON 데이터 확인 기초

23

5-1차시_텍스트 분류기 구축 과정

24

5-2차시_지메일(Gmail) 라벨 생성을 통한 분류기 세팅

25

5-3차시_왜 LLM 대신 텍스트 분류기를 사용하는가

26

5-4차시_N8N 내부 객체지향프로그래밍(OOP) 구조 이해(노코드)

27

5-5차시_텍스트 분류기 프롬프트 설계

28

5-6차시_오픈AI API 키 생성

29

5-7차시_텍스트 분류 파이프라인 테스트 커스터마이징

30

6-1차시_라벨 기반 멀티 레벨 에이전트 파이프라인 구축

31

6-2차시_이메일 응답용 개인 비서 에이전트 만들기

32

6-3차시_슈퍼바이즈드 러닝 프롬프트 모델 설계

33

6-4차시_데이터 흐름 최적화로 에이전트 품질 향상

34

7-1차시_AI 에이전트 파이프라인 전체 복습

35

7-2차시_구글 캘린더 액션 설정

36

7-3차시_시스템 프롬프트 엔지니어링 실습

37

7-4차시_AI 메시지 모델 기반 콘텐츠 처리

38

7-5차시_함수 노드 활용 코드 커스터마이징

39

7-6차시 E2E 워크플로 자동화 점검 및 마무리