Microsoft AI Tour 리소스

GitHub Models와 Azure를 사용하여 AI agents를 더욱 빠르게 구축하고 배포하세요. 개방형 모델로 프로토타입을 제작하고, Azure AI Foundry 모델로 확장하고, VS Code의 AI 툴킷을 사용하여 워크플로를 간소화하세요. 모델과 프롬프트를 실험하고, 상담원의 응답을 평가한 후, 최첨단 개발자 도구를 사용하여 프로토타입에서 클라우드로 이전하세요.

GitHub Copilot가 실제 개발 워크플로에서 AI 에이전트 역할을 어떻게 수행하는지 확인해 보세요. 여러 단계의 작업을 계획하고 실행하며 엔지니어링 프로세스에 원활하게 통합하는 데 도움이 됩니다. Copilot가 팀 생산성을 높이고, 소프트웨어 개발을 가속화하며, 모범 사례를 지원하는 방법을 알아보세요. 조직 내에서 측정 가능한 영향을 보여주는 실용적이고 실제적인 사례를 통해 자동 완성 기능을 넘어 더 나은 솔루션을 제시합니다.

이 세션에서는 모델 맞춤 설정에 중점을 둡니다. 어떤 옵션이 있는지, 그리고 미세 조정이 상황에 적합한 이유에 대해 알아보세요. Azure AI Foundry의 다양한 미세 조정 옵션에 대해 알아보고, 직접 데모를 통해 Distillation(비용 절감) 및 RAFT(정밀도 향상)와 같은 기법을 사용하는 데 필요한 직관을 키워보세요. Azure AI Foundry를 통해 엔드투엔드 모델 최적화 과정을 간소화하는 데 도움이 되는 리소스와 인사이트를 얻으세요.

Azure AI Search와 PostgreSQL을 사용하여 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 AI agents를 구축하는 방법을 알아보세요. 이 세션에서는 에이전트 기반 검색, 그래프 기반 검색, 그리고 엔터프라이즈 AI 앱을 강화하는 고급 기반 기법을 다룹니다.

이 솔루션은 거버넌스, 재사용 및 책임 있는 AI 고려 사항을 통해 다중 서비스 AI agents를 설계, 구현 및 배포하기 위한 패턴을 보여줍니다.

BRK-447에서는 Visual Studio 내에서 GitHub Copilot를 사용하여 개발 속도를 높이고, 문서 기반 제안을 위해 MCP 서버로 Copilot를 보강하고, Copilot 에이전트를 사용하여 문제 중심 코드 변경 및 UI 업데이트를 자동화하는 방법을 시연합니다. 이 세션에서는 짧고 실시간 데모와 녹화된 세그먼트를 함께 사용하여 길거나 불안정한 흐름을 파악합니다.

이 세션에서는 조직이 Microsoft Fabric을 사용하여 데이터 자산을 통합하여 에이전트 AI 애플리케이션을 구현하는 방법을 살펴봅니다. 지역 DIY 소매업체인 Zava의 사례를 통해 단편화된 데이터 시스템을 현대화하고 통합하여 AI에 대비할 수 있는 방법을 보여줍니다. 참석자들은 데이터 통합, 변환, 거버넌스, 데이터 제품을 위한 CI/CD, 그리고 AI 기반 경험 통합을 다루는 실무 데모를 통해 강력한 보안 및 규정 준수를 유지하는 동시에 효과를 볼 수 있습니다.

이 세션에서는 AI 기반 관리 도구를 사용하여 Azure 환경에서 일반적인 IT 운영 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다.

이 세션에서는 솔루션에 AI를 통합하고 확장, 캐싱, 보안과 같은 일반적인 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다. 또한 MCP(Model Context Protocol)를 사용하여 에이전트를 사용하여 빌드할 때 표준화하는 방법도 알아봅니다.

생성적 AI 앱 구축은 모델 선택부터 시작하지만, 사용자 신뢰를 얻으려면 지속적인 평가가 필요합니다. 이 강연에서는 Azure AI Evaluations SDK가 어떻게 사전 및 사후 프로덕션 단계에서 모델을 평가하고, 결과를 분석하고, Observability를 통해 품질을 개선하는지 알아봅니다.

이 강연에서는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 AI agents가 도구, 데이터, 그리고 서로 표준화된 방식으로 연결하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 Microsoft 생태계의 일부가 되어가고 있는지 알아보세요. Azure AI Foundry, Copilot Studio 또는 GitHub Copilot에서 작업하든 상관없이 말입니다. MCP는 단순한 프로토콜이 아니라, 지능적이고 상호 운용 가능한 시스템을 구축하기 위한 연결 조직입니다. MCP 기본 사항에 대한 빠른 속도의 실습 소개를 통해 VS Code에서 호스트로, GitHub Copilot에서 클라이언트로 사용하는 MCP 서버를 직접 구축해 보세요.

85%의 기업이 다중 모델 AI 전략을 도입함에 따라 개발자는 각 작업에 적합한 모델을 선택, 배포 및 관리하는 데 있어 점점 더 복잡해지는 문제에 직면하게 됩니다. 이 세션에서는 Azure AI Foundry의 모델 라우터가 성능, 비용 및 지연 시간을 기반으로 모델 선택을 지능적으로 자동화하는 방법을 살펴보세요. 이 지능형 오케스트레이션 계층은 운영 오버헤드를 줄이고 배포 속도를 높이며 조직 전체에서 확장 가능한 AI 운영을 가능하게 합니다. 모델 피로와 작별하고 라우터에 전략적 작업을 맡기세요.

커뮤니티 부스에서 AI 투어 어드바이저를 사용해 보셨나요? 이번 강연에서는 에이전트의 설계 방식을 자세히 살펴보고, 그 안에 사용된 기술을 심도 있게 살펴보겠습니다. 지침과 모델부터 도구와 함수 호출까지 모든 것을 다루고, 인터페이스와 에이전트 프레임워크를 통해 전체 경험이 어떻게 연결되는지 살펴보겠습니다.

데이터 준비가 번거로워서는 안 됩니다. Microsoft Fabric 내에서 멀티 클라우드 OneLake 바로가기가 중복 없이 데이터 소스에 연결하고, 바로가기 파일 변환과 요약 및 PII 감지와 같은 바로가기 AI 변환을 실행하고, Data Wrangler를 사용하여 결과를 정리하고 구체화하는 방법을 알아보세요.

AI가 벡터 지원, 인덱스 및 Visual Studio 도구를 통해 Azure Database for PostgreSQL을 어떻게 혁신하는지 알아보세요. 데이터 상호작용, 이해 및 최적화를 향상시키는 새로운 기능을 사용하여 몇 분 만에 AI 기반 앱을 구축하는 방법을 알아보세요.

DIY 소매 기업인 Zava를 위한 대화형 AI 에이전트를 구축하여 판매 데이터를 분석하고 고객이 제품을 찾을 수 있도록 도와주세요. Azure AI Foundry 에이전트 서비스, 외부 데이터 연결을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 행 수준 보안(RLS)을 갖춘 PostgreSQL, 역할 기반 데이터 보호 및 의미 검색을 위한 pgvector를 활용하여 안전하고 지능적인 agents를 만드는 방법을 알아보세요.

GitHub Copilot를 사용하여 AI 페어 프로그래밍 기법을 적용하여 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 마이그레이션하거나 번역하는 것과 같은 까다로운 작업을 수행하려는 모든 기술 전문가에게 적합합니다. 다양한 프로그래밍 언어로 작성된 프로젝트를 번역할 때 특히 유용한 고급 GitHub Copilot 기법과 GitHub Copilot가 제공하는 다양한 모드를 활용하게 됩니다.

이 랩에서는 Microsoft Fabric을 사용하여 데이터 자산을 통합하여 조직이 레거시 데이터를 활용하는 방법을 살펴봅니다. 이 실습 랩을 통해 데이터 혼돈에서 명확성으로 전환하세요. Microsoft Fabric과 Azure Databricks를 사용하여 데이터 수집, 변환 및 AI 기반 인사이트를 얻는 방법을 알아보세요. 확장 가능한 데이터 솔루션을 구축하고 에이전트 AI를 활용하여 더욱 스마트한 의사 결정과 실질적인 비즈니스 효과를 실현하는 방법을 알아보세요.

Azure의 Copilot가 로그를 검토하고 운영을 간소화하여 앱 복원력을 어떻게 향상시키는지 알아보세요. 실제 시나리오를 직접 체험하고 GitHub Copilot가 빌드 및 배포 워크플로를 어떻게 향상시킬 수 있는지 확인해 보세요.