November 2025
Beginner to intermediate
430 pages
6h 48m
Korean
Content preview from 엔터프라이즈 Java 개발을 위한 응용 AI (Korean Edition)Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
목록
A
- A2A(에이전트 간 통신) 프로토콜, 규칙 엔진으로 에이전트 보완
- 액세스 제어
- 컨텍스트 엔지니어링, 새로운 prompt 엔지니어링으로서의 컨텍스트 엔지니어링
- 역할 기반, API 통합
- 토큰 관리, 검색 및 액세스 제어
- 액세스 패턴, 쿼리 및 데이터: 애플리케이션 입력 관리
- 에이전트
- 정의된, AI 에이전트 프레임워크
- 상호 작용 및 전송 계층, 상호 작용 및 전송: 도구 및 에이전트 사용
- 라우팅, 라우팅에이전트-그래프 정의
- AgentState 클래스, 상태 정의
- AI(인공 지능), 기업 AI의 딜레마-결론
- 정의됨, AI 환경: 기술적 관점 GenAI까지의 모든 과정
- 윤리적 고려 사항, 기업 AI의 딜레마, 윤리 및 지속 가능성 고려 사항
- 대규모 언어 모델
- LLMs에 기업별 데이터 추가, LLMs에 기업별 데이터 추가
- 행동 영향, LLMs의 수명 주기와 행동 영향 방법
- 라이프사이클, 기업 AI의 딜레마, LLMs의 라이프사이클과 행동 영향 방법
- MLOps 대 DevOps, 기업 AI의 딜레마, MLOps 대 DevOps (그리고 AIOps 및 GenAIOps의 부상)
- 오픈 소스 모델과 훈련 데이터, 기업 AI의 딜레마, 오픈 소스 모델과 훈련데이터-설명 가능하고 투명한 AI 의사 결정
- 지속가능성 고려사항, 기업 AI의 딜레마, 윤리적 및 지속가능성 고려사항
- 기술적 관점, 기업 AI의 딜레마, AI 환경: 기술적 관점부터생성형 AI까지 - 콘텐츠 생성의 미래
- Deep Learning, Deep Learning: AI 무기고의 강력한 도구
- GenAI, 생성형 AI: 콘텐츠 생성의미래-생성형 AI: 콘텐츠 생성의 미래
- 머신 러닝, 머신 러닝: 오늘날 AI의 기초
- AI 에이전트 프레임워크 (에이전트참조 )
- AI 게이트웨이 계층, AI 게이트웨이: 입력 및출력 관리-AI 게이트웨이: 입력 및 출력 관리
- AI 서비스
- LangChain4j
- 자동 생성, Spring Boot 통합
- 호출, prompt
- 데이터 보강, 데이터 보강 및 툴링
- 메모리, 메모리
- prompting, prompting
- Quarkus 통합, AI서비스-AI 서비스
- Spring Boot 통합, AI 서비스 정의
- 도구, AI 서비스
- Quarkus 기반 MCP 클라이언트, AI 서비스
- 응답 스트리밍, AI 서비스와의스트리밍-AI 서비스와의 스트리밍
- 검색 보강 생성, 검색
- LangChain4j
- AIOps (IT 운영을 위한 인공 지능), MLOps 대 DevOps (그리고 AIOps 및 GenAIOps의 부상)
- 조정 튜닝, 조정튜닝-조정 튜닝
- all-minilm-l6-v2 모델, In-Process LangChain4j를 사용한 벡터 임베딩, 텍스트 분류기
- Amazon Simple Storage Service (S3), 보관 데이터 및 대용량 저장소를 위한 콜드 스토리지
- AmazonS3DocumentLoader 클래스, 문서 파서 사용
- ANN 알고리즘, 벡터 데이터베이스의 임베딩 저장 및 검색 방식
- 이상 탐지, 이상 탐지를 위한 벡터 임베딩, 이상 탐지
- Apache Camel, Wanaku를 사용한 MCP 트래픽 라우팅, 데이터 준비 파이프라인
- Apache Cassandra, 일반적인 벡터 저장소 예시 ...
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I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.