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인공지능

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인공지능 기타

[LLM 응용 개발 강좌] 1편, CrewAI와 LLM으로 인공지능 판사 만들기

LLM 기반 다중 에이전트 기술을 구현할 수 있게 하는 CrewAI, 지식 그래프, 추론 시스템을 결합해 인공지능 판사를 만들어 봅니다.

4명 이 수강하고 있어요.

인공지능(AI)LLMAI Agent
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중급자를 위해 준비한
[인공지능 기타, AI · ChatGPT 활용] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

  • 다중 에이전트 시스템

  • 지식 그래프

  • 프롤로그 기반 추론과 논리적 판단

🎯 강의 소개: CrewAI 기반 다중 에이전트 판사 시스템 구축

AI 기술이 발전하면서 법률 분야에서도 자동화와 인공지능 판사가 현실화되고 있습니다. 본 강의에서는 CrewAI를 활용한 다중 인공지능 에이전트 시스템을 구성하고, 지식 그래프와 추론 시스템을 결합하여 인공지능 판사 시스템을 구축하는 방법을 학습합니다.

이 강의를 수강하면, LLM과 CrewAI를 활용한 협업형 인공지능 에이전트(AI Agent) 시스템을 설계하고, 법률 데이터를 분석하며, 자동으로 판결을 내리는 AI 판사 시스템을 직접 구현하는 데 필요한 기초 개념을 익힐 수 있습니다.

🎯 강의 목표

✔ CrewAI를 활용한 다중 에이전트 협업 시스템 구축하는 방법을 학습

✔ 법률 데이터를 지식 그래프로 구조화 및 활용하는 방법을 학습

✔ 규칙 기반 및 LLM 기반 법률 추론 시스템을 설계하는 방법을 학습

✔ 인공지능 판사 시스템을 구현하는 방법을 학습

🎯 강의 대상

✅ 인공지능에 관심 있는 개발자

✅ 인공지능을 이용한 법률 자동화에 관심 있는 개발자

✅ 확률론적 시스템과 결정론적 시스템의 융합에 관심 있는 개발자

✅ LLM 기반 다중 에이전트(Multi-Agent) 시스템을 구축해 LLM의 한계를 극복하고 싶은 분

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 파이썬 IDE, 프롤로그 IDE가 필요합니다.

  • 강의 중에 설치 방법을 간단히 소개합니다.

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식: PDF 형식으로 된 강의 교안 제공


선수 지식 및 유의사항

  • 파이썬 언어, LLM에 대한 기본 지식을 먼저 익혀 두시면 좋습니다.

  • 여기에 제시되는 코드는 완전한 코드가 아니며 개념을 설명하기 위한 조각(snippet)일 뿐이므로 코드를 스스로 완성해 나가야 할 수도 있습니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 다중 에이전트 시스템을 구현해 보고 싶은 분

  • 전문화된 인공지능 응용 서비스를 만들고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 대규모 언어 모형(LLM)에 대한 이해

안녕하세요
아리가람입니다.

IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발 경력이 있습니다.

커리큘럼

전체

29개 ∙ (23시간 27분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!