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| 강좌명 | AI를 실무에 연결하는 기술 LangChain(랭체인) 기초 Part.3 (完) | ||
|---|---|---|---|
| 담당강사 | 이성용 | 수강기간 | 30일 |
| 강의구성 | 총 10강좌 | 수강료 | 40,000원(VAT포함) |
| 강의형식 | 동영상 | 즐겨찾기 | |
| 증명서 | 미수강 [수료증 발급 불가] | ||
| 참고사항 | 등록후 확인 가능합니다. | ||
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| 1 | [랭그래프 Part 1] LLM의 기억 상실증과 상태(State)의 중요성.. | ||
| 2 | [랭그래프 Part 2] LangGraph(랭그래프) 핵심 개념: 상태, 노드, 엣지.. | ||
| 3 | [랭그래프 Part 3] 영구 기억을 위한 체크포인트(Checkpoint)와 쓰레드(Thread).. | ||
| 4 | [랭그래프 Part 4] 저장된 대화 기록 관리 및 컨텍스트 윈도우 문제.. | ||
| 5 | [랭그래프 Part 5] 스마트한 기억 관리: 메시지 자르기, 필터링, 병합.. | ||
| 6 | [랭그래프 Part 6] 스마트 메모리 노드: 메모리 관리 기술 통합.. | ||
| 7 | [랭그래프 Part 7] LLM의 한계 극복: 도구(Tool) 사용과 조건부 엣지.. | ||
| 8 | [랭그래프 Part 8] 동적 도구 라우팅과 오류 처리.. | ||
| 9 | [랭그래프 Part 9] 여러 도구 동시 호출 및 인간 개입(Human-in-the-loop).. | ||
| 10 | [랭그래프 Part 10] 최종 정리 및 전체 과정 요약.. |