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LLM 에이전트 패턴과 실전 - 자율 AI 에이전트 구축

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ReAct, Plan-and-Execute, Reflection, Multi-Agent 등 최신 에이전트 패턴을 실습하며 마스터. AutoGPT, BabyAGI 등 실제 에이전트 분석부터 자신만의 자율 에이전트 구축까지. 메모리, 도구 사용, 에이전트 오케스트레이션을 완벽 정복합니다.

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MLOps 파이프라인 구축 완전 정복

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ML 모델의 개발부터 배포, 운영까지 전체 MLOps 파이프라인을 마스터합니다. CI/CD 파이프라인 구축, Docker 컨테이너화, FastAPI/Flask 모델 서빙, Kubernetes 오케스트레이션, MLflow 실험 추적, DVC 데이터 버전 관리, 모델 모니터링 및 재학습까지 실무에서 필요한 모든 기술을 학습합니다.

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Terraform 완전 정복

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코드형 인프라(IaC)를 실현하는 Terraform을 기초부터 고급까지 완벽하게 학습합니다. HCL 문법, 상태 관리, 모듈 설계부터 멀티 클라우드 인프라 구축까지 실전 역량을 키웁니다.

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AWS RDS의 읽기 전용 복제본(Read Replica)을 활용하여 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키는 방법을 알아봅니다. 비동기식 복제 원리부터 실제 구현, 모니터링, 그리고 장애 대응까지 실무에서 바로 적용할 수 있는 내용을 다룹니다.

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머신러닝으로 데이터를 그룹화한 후, 각 클러스터가 어떤 특성을 가졌는지 통계 분석과 시각화로 해석하는 방법을 배웁니다. PCA 차원 축소부터 3D 시각화까지 실무에서 바로 쓸 수 있는 기법을 다룹니다.

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