Generative AI Fundamentals Accreditation - Korean

이 과정은 Databricks의 오픈 소스 메타 하네스인 Omnigent와, 이를 활용하여 Databricks 플랫폼에서 AI Agents를 구축하고, 관리하며, 협업하는 방법을 소개합니다. 하네스란 무엇인지, 그리고 메타 하네스가 기존에 사용하던 에이전트 도구들의 위에 위치하여 상호 운용성을 제공하는 방식을 학습하고, Omnigent의 세 가지 핵심 기둥인 Combine, Control, Share를 탐험합니다. 인터랙티브 강의와 실습을 통해 Databricks 샌드박스에서 Omnigent 세션을 시작하고, 애플리케이션을 바이브 코딩하여 공유하며, 이식 가능한 YAML 에이전트를 선언하고, 상태 기반 컨텍스트 정책(치명적 트리펙타 및 프롬프트 인젝션에 대한 방어 포함)을 적용하며, 기본 내장 에이전트인 Polly 및 Debby와 함께 작업합니다. 이 과정을 마치면 Omnigent, Unity Gateway, Databricks 샌드박스를 활용하여 AI Agents를 조율하고 관리하는 방법을 이해하게 됩니다.

참고: SCORM 강의 파일을 이용할 때는 콘텐츠를 모두 학습한 후 SCORM 창을 닫으시기 바랍니다. ‘다음 강의’ 버튼을 클릭하지 마십시오. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

이 과정은 AI 에이전트, 현대 AI 애플리케이션에서의 역할, 그리고 Databricks 플랫폼에서 AI 에이전트 애플리케이션을 구축하는 방법에 대한 입문 과정입니다. AI 에이전트의 원칙, 전통적인 AI 시스템과의 차이점을 학습하고, 핵심 구성 요소를 탐험합니다. 인터랙티브 데모와 실습을 통해 Databricks AI와 Agent Bricks를 사용하여 Databricks에서 AI 에이전트를 구축, 배포 및 평가하는 방법을 살펴봅니다. 이 과정을 마치면 Databricks Data + AI Platform을 사용하여 AI 에이전트를 생성하고 배포하는 방법을 이해하게 됩니다.참고: SCORM 강의 파일의 경우, 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 닫아야 합니다. ‘다음 레슨’ 버튼은 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

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이 과정은 다양한 소스에서 Databricks로 데이터를 수집하기 위한 확장 가능하고 간소화된 솔루션인 LakeFlow Connect에 대한 포괄적인 입문 내용을 제공합니다. LakeFlow Connect 커넥터의 다양한 유형(Standard 및 Managed)을 탐색하는 것으로 시작하여, 배치, 증분 배치, 스트리밍 수집을 포함한 다양한 데이터 수집 기법을 학습합니다. 또한 UC 테이블 사용의 주요 이점과 메달리온 아키텍처도 살펴봅니다.

다음으로, LakeFlow Connect Standard Connectors를 사용하여 클라우드 오브젝트 스토리지에서 데이터를 수집하는 실용적인 기술을 개발합니다. 여기에는 CREATE TABLE AS SELECT(CTAS), COPY INTO, Auto Loader와 같은 방법을 활용하는 내용이 포함되며, 각 접근 방식의 이점과 고려 사항을 중점적으로 다룹니다. 또한 Databricks Data Intelligence Platform으로 수집하는 과정에서 브론즈 레벨 테이블에 메타데이터 컬럼을 추가하는 방법도 학습합니다. 이어서 rescued data 컬럼을 사용하여 테이블 스키마와 일치하지 않는 레코드를 처리하는 방법과 해당 데이터를 관리 및 분석하는 전략을 다룹니다. 반정형 JSON 데이터를 수집하고 평탄화하는 기법도 살펴봅니다.

그 다음으로, LakeFlow Connect Managed Connectors를 사용하여 데이터베이스 및 SaaS(Software-as-a-Service) 애플리케이션에서 데이터를 가져오는 엔터프라이즈급 데이터 수집 방법을 탐색합니다. 또한 수집 워크로드에 파트너 도구를 통합하는 옵션으로 Partner Connect도 소개합니다.

마지막으로, MERGE INTO 운영 및 Databricks Marketplace 활용을 포함한 대안적인 수집 전략으로 과정을 마무리하며, 현대적인 데이터 엔지니어링 사용 사례를 지원하기 위한 탄탄한 기반을 갖출 수 있도록 합니다.

참고: SCORM 강의 파일의 경우 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 닫아 주세요. ‘다음 레슨’ 버튼은 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

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