부산 LangChain 과정

부산에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain을 사용하여 AI 솔루션을 구축할 때 윤리 지침을 적용하는 방법을 배우고 AI 개발의 윤리적 의미를 탐구하고자 하는 고급 AI 연구자 및 정책 입안자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain을 통해 AI 개발의 주요 윤리적 문제를 식별하세요.
• AI가 사회와 의사결정 과정에 미치는 영향을 이해합니다.
• 공정하고 투명한 AI 시스템을 구축하기 위한 전략을 개발합니다.
• LangChain 기반 프로젝트에 윤리적인 AI 가이드라인을 구현하세요.

부산에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain을 활용하여 직관적이고 사용자 친화적인 웹 애플리케이션을 만들고자 하는 중급 수준의 웹 개발자와 UX 디자이너를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain의 기본 개념과 웹 사용자 경험 향상에 있어서의 역할을 이해하세요.
• 웹 앱에 LangChain을 구현하여 동적이고 반응성이 뛰어난 인터페이스를 만듭니다.
• 웹 앱에 API를 통합하여 상호작용성과 사용자 참여를 개선합니다.
• LangChain의 고급 사용자 정의 기능을 사용하여 사용자 경험을 최적화하세요.
• 사용자 행동 데이터를 분석하여 웹 앱 성능과 경험을 세부적으로 조정합니다.

부산에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 반복적인 작업과 워크플로를 자동화하기 위해 LangChain 및 API를 사용하는 방법을 이해하고자 하는 초보 수준의 비즈니스 분석가 및 자동화 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain을 사용하여 API 통합의 기본 사항을 이해하세요.
• LangChain과 Python을 사용하여 반복적인 워크플로를 자동화합니다.
• LangChain을 활용하여 다양한 API를 연결하여 효율적인 비즈니스 프로세스를 구축하세요.
• API와 LangChain의 자동화 기능을 사용하여 사용자 정의 워크플로를 만들고 자동화합니다.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
• Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
• Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
• Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

부산에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain을 사용하여 데이터 분석 및 시각화 역량을 향상시키고자 하는 중급 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain을 사용하여 데이터 검색 및 정리를 자동화합니다.
• Python과 LangChain을 사용하여 고급 데이터 분석을 수행합니다.
• Matplotlib 및 LangChain과 통합된 다른 Python 라이브러리를 사용하여 시각화를 만듭니다.
• 데이터 분석에서 자연어 통찰력을 생성하기 위해 LangChain을 활용하세요.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
• Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
• Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
• Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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부산에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 클라우드 서비스와 통합하여 LangChain의 기능을 활용하고자 하는 고급 데이터 엔지니어 및 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 플랫폼과 LangChain 통합합니다.
• 클라우드 기반 API와 서비스를 활용하여 LangChain 기반 애플리케이션을 향상시킵니다.
• 실시간 상호작용을 위해 대화형 에이전트를 클라우드에 확장하고 배포합니다.
• 클라우드 환경에서 모니터링 및 보안 모범 사례를 구현합니다.

LangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
• Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
• Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with real-world case studies.
• Implementation practice in a live-lab environment.

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LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
• Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
• Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
• Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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부산에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 대화형 에이전트에 대한 이해를 심화하고 LangChain을 실제 사용 사례에 적용하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain의 기본 사항과 대화형 에이전트 구축에 있어서의 응용 방법을 이해합니다.
• LangChain을 사용하여 대화형 에이전트를 개발하고 배포합니다.
• 대화형 에이전트를 API 및 외부 서비스와 통합합니다.
• 대화형 에이전트의 성능을 개선하기 위해 Natural Language Processing (NLP) 기술을 적용합니다.

부산에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 광범위한 코드를 작성하지 않고도 AI를 사용하여 작업 및 프로세스를 자동화하려는 모든 기술 수준의 개발자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• n8n의 시각적 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 복잡한 작업 흐름을 설계하고 구현하세요.
• LangChain을 사용하여 AI 기능을 워크플로에 통합합니다.
• 다양한 사용 사례에 맞는 맞춤형 챗봇과 가상 도우미를 구축하세요.
• AI 에이전트를 사용하여 고급 데이터 분석 및 처리를 수행합니다.

LangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
• Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
• Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
• Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.

Format of the Course

• Interactive lectures and group discussions.
• Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
• Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.

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부산(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 라이브 교육은 LangChain의 핵심 개념과 아키텍처를 배우고 AI 구축을 위한 실무 기술을 습득하려는 초급부터 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다. 전원이 공급되는 애플리케이션.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain의 기본 원리를 파악하세요.
• LangChain 환경을 설정하고 구성합니다.
• 아키텍처와 LangChain이 LLM(대규모 언어 모델)과 상호 작용하는 방식을 이해합니다.
• LangChain을 사용하여 간단한 애플리케이션을 개발해 보세요.

LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

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부산에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain 프레임워크를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 구축하려는 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• LangChain과 해당 구성 요소의 기본 사항을 이해합니다.
• LangChain을 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하세요.
• LangChain을 사용하여 모듈형 AI 애플리케이션을 구축하세요.
• LangChain 애플리케이션의 일반적인 문제를 해결합니다.

LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

Course Customization Options

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