[허정준 X 테디노트] LLM 에이전트 집중탐구 with 허정준님 🔥

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  • Опубликовано: 26 янв 2025
  • LLM 카테고리의 베스트셀러 저자이신 허정준 님을 모시고 라이브를 진행합니다!
    ✅ 라이브에서 다룰 내용
    LLM 에이전트의 개념 비교하기(OpenAI, Anthropic, LangChain, Google, Huggingface)
    LLM 에이전트의 구성 요소
    LLM 에이전트 프레임워크
    🙇‍♂️ 연사님을 소개합니다.
    💬 허정준
    크몽 AI 엔지니어
    "LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발"(product.kyobob...) 저자
    패스트캠퍼스 강사: LangGraph를 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발
    💌 SNS & Email
    Email: soss3264@gmail.com
    Email: kmong_ai_lab@kmong.com
    LinkedIn: / 정준-허-b9b0192a3
    ✨ 라이브 이벤트 ✨
    🔥 LangGraph를 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발 강의 🔥
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    할인율: 35%
    강의 링크: fastcampus.co....
    #허정준 #테디노트라이브
    ---
    📍 "테디노트의 RAG 비법노트" 랭체인 강의: fastcampus.co....
    📘 랭체인 한국어 튜토리얼(무료 전자책): wikidocs.net/b...
    📝 테디노트(깃헙 블로그) : teddylee777.gi...
    💻 GitHub 소스코드 저장소: github.com/ted...

Комментарии • 12

  • @teddynote
    @teddynote  19 дней назад +7

    허정준님께서 발표자료 공유해 주셨습니다!
    link.teddynote.com/teddynote_live_20250108

  • @ha_rheem
    @ha_rheem 13 дней назад +2

    20:50 ~ 22:50 - 2025년은 AI 에이전트의 해
    22:50 ~ 36:05 - LLM 에이전트의 정의
    43:50 ~ 46:40 - 언제 에이전트를 사용할까?

  • @ndkebedhidwnb11
    @ndkebedhidwnb11 14 дней назад +1

    좋은 영상 감사합니다!❤

    • @teddynote
      @teddynote  14 дней назад

      즐겁게 시청해 주셔서 감사합니다! 🙏

  • @idt_maker
    @idt_maker 19 дней назад +4

    오늘도 즐거운 강의 수고하셨습니다.

    • @teddynote
      @teddynote  19 дней назад +1

      참여해 주셔서 감사드립니다^^

  • @hunhwasong8800
    @hunhwasong8800 18 дней назад +1

    이분 책덕분에 실무에서 큰 도움됩니다. 이쪽 직무가 아닌데도 책 덕분에 수월히 프로젝트 하고 있습니다

  • @susung-t6c
    @susung-t6c 17 дней назад

    외쳐테디갓. 허갓

    • @teddynote
      @teddynote  16 дней назад

      감사합니다🙌😻

  • @Tim강상모
    @Tim강상모 14 дней назад +1

    테디님 약간 연정훈 느낌이 나네요

    • @teddynote
      @teddynote  14 дней назад +1

      아이코 세상에나 큰일납니다. 저 길가다가 돌 맞아요~ ㅎㅎ

  • @containergenie
    @containergenie 18 дней назад

    자자님의 인사이트가 대단 하십니다. 많이 배웁니다.
    AI Agent가 무엇일까요?
    LLM이 계속 발전한다고 보는 Anthropic, OpenAI는 완전 자율을 지향 하며, Orchestration 기술을 제공하는 LangChain, HuggingFace는 Routing 또는 Workflow로 확대해서 해석하네요. 이 상황에서 수직통합이 가능한 Google은 물론 제일 유리 하네요.
    결국은 AI Agent의 정의는 비즈니스 상황에 따라서 다를 수 있는것 같습니다.