AX 아카데미

컷을 완벽하게 편집하기 - Microsoft Clipchamp을 통한 후반 작업 및 향상

Microsoft Clipchamp이 AI 기반 색 채점, 전환, 자산 통합 및 내보내기 최적화를 포함하여 애니메이션 프로젝트에 대한 사후 생산을 간소화하는 방법을 알아봅니다.

입문 · 약 95분 · 공식 페이지 ↗

트레이너를 위한 AI 도구 상자

오늘날 빠르게 변화하는 디지털 시대에 AI(인공 지능)는 우리가 학습하고 교육하는 방식을 바꾸고 있습니다. 이 학습 경로는 AI 도구가 학습 환경을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 이해를 돕기 위해 설계되었습니다. 이 학습 경로 전체에서 AI가 학습 환경을 상승시키고, 매력적인 콘텐츠를 빌드하고, 보다 포괄적인 교육 환경을 조성하는 방법을 알아봅니다. 또한 AI 기반 생산성 도구를 일상적인 교육 사례에 통합하는 이점도 살펴봅니다. 이 학습 경로가 끝나면 AI 도구를 적용하여 학습 프로세스를 향상시키는 교육 에코시스템을 설계하고 구현할 수 있습니다.

입문 · 약 173분 · 공식 페이지 ↗

트레이너를 위한 생성 AI 소개

기본 개념, 다양한 필드의 다양한 애플리케이션 및 학습 환경 내에서 생성 AI 도구를 사용하는 데 필요한 기술을 비롯한 생성 AI의 세계를 검색합니다. LLM(대규모 언어 모델), AI 기반 이미지 생성기 및 Microsoft Copilot에 대한 지식을 습득합니다. 프롬프트 엔지니어링을 탐색하고, 생성 AI 모델에서 만든 콘텐츠의 제한 사항을 탐색하고, 생성 AI 모델을 중요하고 책임감 있게 학습에 활용하는 방법을 알아봅니다.

입문 · 약 156분 · 공식 페이지 ↗

트레이너를 위한 인공 지능 소개

AI(인공 지능)의 원칙과 교육 현장에서의 활용 방법에 대한 기본 지식을 습득합니다.

입문 · 약 156분 · 공식 페이지 ↗

특수 교육 환경에서 AI 도구 적용

실용 AI 도구를 탐색하여 교육을 향상시키고, 학생의 성과를 높이고, 특수 교육 환경에서 책임감 있게 업무를 간소화합니다.

입문 · 약 15분 · 공식 페이지 ↗

특수 교육의 AI

이 과정은 교육 담당자가 특수 교육 환경에서 Microsoft AI 도구를 신중하게 사용하여 관리 요구를 줄이고 접근성을 강화하며 가족과의 명확한 통신을 지원하는 방법을 탐구하는 교육자를 지원합니다. 학습 경로 전체에서 AI, 개인 정보 보호 및 투명성의 책임 있는 사용이 강조되므로 교육자는 학생의 요구 사항 및 전문적인 가치에 부합하는 방식으로 AI가 사례에 적합한 시기와 방법을 결정할 수 있습니다.

입문 · 약 120분 · 공식 페이지 ↗

프로덕션 AI 에이전트를 위한 고급 프롬프트 전략 설계

Microsoft Foundry에서 프로덕션 AI 에이전트를 위한 고급 프롬프트 전략을 디자인합니다. 동적 컨텍스트 주입을 사용하여 다자간 추론 아키텍처를 구현하고, 계층화된 프롬프트 삽입 방어를 빌드하고, 자치 수준 제어를 사용하여 시스템 프롬프트 프레임워크를 설계하고, 4개의 공격 표면을 모두 포함하는 다중 개입 가드레일 아키텍처를 설계하고, 프롬프트 버전 관리 및 최적화 워크플로를 구현하고, 미세 조정 전략 및 데이터 준비 파이프라인을 설계합니다.

고급 · 약 93분 · 공식 페이지 ↗

학습 환경에 AI 도구 구현

교육 및 교육 계획에서 AI 도구의 기능을 살펴보세요. AI 도구를 통합하여 교육 세션에서 창의성, 생산성 및 효율성을 향상시키는 방법을 알아봅니다. 실제 예제를 통해 AI의 잠재력과 한계를 이해하고 학습 환경을 향상시킵니다.

입문 · 약 17분 · 공식 페이지 ↗

학습 환경에서 책임 있는 AI 원칙 적용

윤리적인 AI에 대한 Microsoft의 약정을 알아봅니다. 특히 학습 환경을 위한 공정성, 안정성 및 안전성, 개인 정보 보호 및 보안, 투명성, 포용성, 책임성 등 책임 있는 AI의 원칙에 대해 알아봅니다. AI 개발 및 사용의 향후를 안내하고 형성하기 위해 설계된 원칙입니다.

입문 · 약 39분 · 공식 페이지 ↗

학습에 AI 기반 도구 사용

이 모듈에는 AI 기반 도구를 학습 환경에 통합하는 방법을 보여 주는 샘플 활동이 포함되어 있습니다.

입문 · 약 87분 · 공식 페이지 ↗

A2A 프로토콜: 에이전트 간 상호 통신 표준

A2A: The Agent2Agent Protocol

오픈 프로토콜 A2A를 활용해 서로 다른 프레임워크와 팀의 AI 에이전트를 연동하는 법을 배웁니다.

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Agentic AI 실무 과정

Agentic AI

Andrew Ng 교수와 함께 다단계 반복 워크플로우를 통해 스스로 행동하는 에이전트형 AI를 구축합니다.

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AI 기반 게임 만들기

Building an AI-Powered Game

처음부터 끝까지 재미있는 대화형 게임을 만들며 LLM 활용법을 배웁니다.

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AI 브라우저 에이전트 구축

Building AI Browser Agents

웹사이트를 탐색하고 상호작용하는 에이전트를 만들고 신뢰성을 높이는 법을 배웁니다.

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AI 에이전트 API 탐색을 위한 Knowledge Graph

Knowledge Graphs for AI Agent API Discovery

지식 그래프를 구축하여 AI 에이전트가 상황에 맞는 API를 올바른 순서로 호출하도록 만드는 법을 배웁니다.

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AI 에이전트 거버넌스 구축 전략

Governing AI Agents

에이전트 워크플로우에 데이터 거버넌스를 통합하여 안전하고 정확한 데이터 처리를 보장하는 법을 배웁니다.

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AI 에이전트 평가하기

Evaluating AI Agents

구조화된 평가를 통해 AI 에이전트를 체계적으로 평가하고 개선하는 방법을 배웁니다.

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AI 에이전트를 위한 Semantic Caching 도입

Semantic Caching for AI Agents

의미 기반 캐싱을 통해 응답 속도를 높이고 AI 에이전트 운영 비용을 절감하는 전략을 알아봅니다.

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AI 에이전트를 위한 음성 인터페이스 구현

Voice for AI Agents and Applications

임베디드, 기존 에이전트 결합, 도구 호출 등 3가지 패턴으로 AI에 음성 기능을 통합하는 법을 배웁니다.

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Anthropic MCP로 풍부한 맥락의 AI 앱 개발하기

MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic

Model Context Protocol을 활용해 도구, 데이터, 프롬프트에 접근하는 AI 앱을 구축합니다.

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Anthropic과 함께하는 에이전트 스킬 확장

Agent Skills with Anthropic

에이전트에 전문 지식을 부여하여 코딩, 리서치, 데이터 분석 워크플로우의 신뢰도를 높입니다.

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Anthropic과 함께하는 컴퓨터 유즈 구현

Building toward Computer Use with Anthropic

AI 어시스턴트가 컴퓨터를 직접 사용하고 작업을 수행하도록 구축되는 방식을 배웁니다.

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Apache Airflow로 GenAI 워크플로우 자동화

Orchestrating Workflows for GenAI Applications

생성형 AI 프로토타입을 Apache Airflow를 활용해 자동화된 파이프라인으로 전환하는 법을 배웁니다.

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AutoGen으로 구현하는 AI 에이전트 디자인 패턴

AI Agentic Design Patterns with AutoGen

AutoGen 프레임워크를 사용해 복잡한 AI 앱 구현을 위한 다양한 역할과 기능의 멀티 에이전트 시스템을 구축합니다.

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