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패키지 할인라벨 기업형 RAG · AI Agent 패키지 과정이미지

기업형 RAG · AI Agent 패키지

#패키지 #Agent #LLM
별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 별점아이콘 5.0점

과정정보

신청기간
2026.06.01 00:00 -
2026.06.22 23:59
과정구성
2과정

수강료

846,000원 761,400

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총 결제금액

PACKAGE COURSE

기업형 RAG · AI Agent 패키지

RapidMiner 기반 RAG 구축부터 Dify 기반 AI Agent 워크플로우까지
생성형 AI 실무 활용 역량을 단계적으로 학습하는 패키지 과정입니다.

📦 패키지 특별가 10% 할인

정가 846,000원

패키지 특별가 761,400원

※ 패키지 신청 시 특별가가 적용됩니다.

※ 패키지 과정은 쿠폰을 사용하여 신청할 수 없습니다. 쿠폰 적용을 원하실 경우 각 과정을 별도 신청해 주시기 바랍니다.

패키지 수강 시 기대효과

RapidMiner 과정에서는 기업 내부 데이터를 활용한 RAG 시스템 구축을 학습하고, NoCode AI Agent 과정에서는 이를 AI Agent와 워크플로우 기반 업무 자동화로 확장하는 방법을 학습합니다. 두 과정을 함께 수강하면 생성형 AI 이해부터 RAG 구축, AI Agent 활용까지 하나의 흐름으로 학습할 수 있습니다.

기업형 RAG 구축
사내 문서를 활용한
지식 기반 시스템 설계
AI Agent 설계
Dify 기반 Agent 및
Workflow 구성
업무 자동화 활용
자료 조사·번역·보고서 작성 등
업무 효율화 실습

패키지 구성

기업형 RAG부터 AI Agent 워크플로우까지

STEP 01

RapidMiner 기반
RAG 구축

LLM 이해
사내 문서 활용
RAG 시스템 설계

STEP 02

Dify 기반
AI Agent 설계

Dify 기반 Agent 구축
Workflow 설계
업무 시나리오 구성

RESULT

업무 자동화
활용

기업 데이터 활용
AI 업무 자동화
실무 적용 실습

STEP 1 · [ 신규 개설 ] 6/22~23
RapidMiner와 Generative AI: 코딩 없이 구현하는 기업형 RAG 시스템

핵심 목표

RapidMiner를 활용하여 LLM의 기본 원리와 RAG 구조를 이해하고, 기업 내부 문서를 기반으로 지식형 AI 시스템을 구축합니다.

커리큘럼

Day 1 LLM 원리와 비즈니스 가치, RapidMiner GenAI 환경 세팅, 프롬프트 엔지니어링, 비정형 데이터 구조화, 대량 텍스트분석 자동화
Day 2 RAG의 이해, 문서 전처리 & Chunking, Embedding과 Vector Store, 사내 지식 챗봇 구축, 하이브리드 AI 모델링

강사

김양석 교수
現 계명대학교 경영빅데이터학과 부교수
RapidMiner 과정 상세페이지 보기 →
STEP 2 · 6/25~26
NoCode AI Agent 기반 워크플로우 구축

핵심 목표

Dify를 활용하여 No-Code 기반 챗봇, RAG, AI Agent를 구축하고, 업무 자동화를 위한 AI 워크플로우를 직접 설계합니다.

커리큘럼

Day 1 LLM 이해, 프롬프트 엔지니어링, 다양한 LLM 모델 이해, Dify 소개, 대화형 챗봇 구현, RAG 개요 및 Dify 기반 RAG 시스템 구축
Day 2 ReAct Agent와 Agent 동작 원리, Dify 기반 Agent 구축 실습, LLM 서비스 Workflow 구축, 자료 조사·번역·보고서 작성 자동화, 업무 생산성 개선 프로젝트

강사

김정욱 강사
現 브레인크루 이사
現 이노핏파트너스 파트너 교수
NoCode AI Agent 과정 상세페이지 보기 →

이런 분들께 추천합니다

AI·데이터 실무자 RAG와 AI Agent를
업무에 적용하고 싶은 분
기획자·DX 담당자 기업 내 AI 서비스 도입을
검토 중인 분
No-Code AI 활용자 코딩 없이 AI 업무 자동화를
구현하고 싶은 분

기업형 AI 구축 역량을 단계적으로 완성해 보세요

RapidMiner 기반 RAG 구축과 Dify 기반 AI Agent 워크플로우를 함께 학습하여
실무에 적용 가능한 생성형 AI 활용 역량을 강화할 수 있습니다.

이 패키지에 포함된 과정

강의목차