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@@ -109,6 +109,30 @@ KSB 웹툴킷을 이용하여 인공지능 서비스와 관련된 워크플로
     - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.4.BatchMLTrainInSingleEngine.md>
 
 
+#### AutoML 학습하기
+- AutoML 학습 예제를 소개합니다..
+    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.5.BatchAutoMLTrainInSingleEngine.md>
+
+#### 배치방식으로 ML모델 예측결과 얻기
+- AutoML로 학습된모델로부터 예측하는 예제를 소개합니다.
+    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.6.BatchMLPredictInSingleEngine.md>
+
+#### 스트림 방식으로 ML모델 예측결과 얻기
+- 온도센서 스트림 데이터를 전처리하여 기계학습 모델에 의해 예측된 온도값을 Kafka 스트림으로 내보내는 예제를 소개합니다.
+    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.7.RealtimeIngestToPredictInSingleEngine.md>
+
+
+#### 스트림 방식으로 예측하여 REST 방식으로 서빙하기
+- 온도센서 스트림 데이터를 전처리하여 기계학습 모델에 의해 예측된 온도값을 클라이언트 요청에 따라 전달하는 예제를 소개합니다.
+    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.8.RealtimeIngestToServingInTwoEngines.md>
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+#### 스트림 예측결과를 지식추론하여 REST 방식으로 서빙하기
+- 온도센서 스트림 데이터를 전처리하여 기계학습 모델에 의해 예측된 온도값을 클라이언트의 요청에 따라 최적의 제어를 추론하여 전달하는 예제를 소개합니다.
+    - <https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/2.5.9.RealtimeIngestToServingWithKbInTwoEngines.md>
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