Hugging Face의 Agents Course 강좌 소개
AI 에이전트(Agents)는 최근 AI 연구 및 산업에서 가장 주목받는 기술 중 하나입니다. ChatGPT, AutoGPT와 같은 대화형 AI뿐만 아니라, LangChain, LlamaIndex와 같은 프레임워크를 활용한 다양한 AI 에이전트 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 이런 흐름 속에서 Hugging Face는 누구나 쉽게 AI 에이전트를 배우고 개발할 수 있도록 무료 온라인 강의인 Agents Course를 개설했습니다. 이 과정은 이론부터 실습까지 체계적인 커리큘럼을 제공하며, 직접 AI 에이전트를 구축하고 활용하는 법을 배울 수 있습니다.
Hugging Face의 Agents Course는 AI 에이전트의 개념과 기술을 배우고 싶은 초급~중급 개발자 및 연구자를 위한 무료 강의로, 다음과 같은 특징을 갖고 있습니다:
- 이론 + 실습 기반 학습: AI 에이전트 개념부터 실제 구현까지 단계별 학습
- 최신 AI 에이전트 프레임워크 학습: LangChain, LlamaIndex, SmolAgents 등
- 실제 환경에서의 실습 제공: Jupyter Notebook과 Hugging Face Spaces 활용
- 수료증 제공: 특정 과정을 완료하면 인증서 발급 가능
- 커뮤니티 학습: Hugging Face Discord에서 다른 학습자들과 소통
이 강의는 기본적인 Python과 LLM(Large Language Models) 지식만 있으면 누구나 참여 가능하며, 실습을 통해 AI 에이전트를 직접 만들고 응용하는 경험을 쌓을 수 있습니다.
Agents Course 강의 구성 및 커리큘럼
이 과정은 총 5개의 유닛(Unit) 으로 구성되어 있으며, 단계별 학습을 제공합니다.
| 유닛 | 주제 | 설명 |
|---|---|---|
| Unit 0 | 온보딩(Onboarding) | 강의 개요, 학습 목표, Hugging Face 계정 생성, Discord 참여 안내 |
| Unit 1 | AI 에이전트 기초 | AI 에이전트의 개념, 도구, LLM과의 상호작용, Python 기반 간단한 AI 에이전트 구현 |
| Unit 2 | 프레임워크 학습 | LangChain, LlamaIndex, SmolAgents 등 다양한 AI 에이전트 프레임워크 소개 및 활용 |
| Unit 3 | 실제 사용 사례 | SQL, 코드 생성, 정보 검색 등 다양한 AI 에이전트 활용 사례 학습 |
| Unit 4 | 최종 과제 및 벤치마크 | 직접 AI 에이전트를 개발하여 벤치마크 테스트 및 성능 비교 |
각 유닛은 이론 + 실습 + 과제 로 구성되어 있으며, AI 에이전트 개발 실습을 직접 수행할 수 있도록 Jupyter Notebook 환경도 함께 제공합니다.
강의 수강 방법
강의는 무료로 제공되며, 아래 링크에서 바로 수강할 수 있습니다.
이 때, 수강 시에는 자유롭게 학습을 하며 과제 및 챌린지에 선택적으로 참여가 가능한 자율 수강(Audit Mode)과 특정 과제를 완료하면 수료증을 발급받는 인증 과정(Certification Mode)으로 나뉘어 있습니다.
Python 및 LLM 기본 개념에 대한 지식이 있어야 하며, Hugging Face 계정 또한 필요합니다.
Hugging Face의 Agents Course 바로가기
Hugging Face의 Agents Course GitHub 저장소
Hugging Face의 Agents Course Discord 커뮤니티
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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