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コース概要
自律エージェントの基礎
- エージェンシー AI の基本概念
- 自律エージェントフレームワークの種類
- 新たな研究方向性
BabyAGI の内部構造
- タスク生成と優先順位付けの論理
- 実行ループとメモリ構造
- BabyAGI デザインの強みと制約
BabyAGI と他のエージェントとの比較
- LLM をベースとするタスクエージェントとプランナー
- マルチエージェントオーケストレーションフレームワーク
- 反応型 vs 深考型エージェントモデル
自主性と制御の評価
- AI システムにおける自主性レベル
- 人間がループ内にいるモデルと監視モデル
- 失敗モードとリスク要因
実際のアプリケーションとユースケース
- 研究自動化
- エンタープライズ知識ワークフロー
- 自律的な探索と推論タスク
ベンチマークとパフォーマンス評価
- 自律エージェントを評価するための基準
- ストレステストと行動分析
- 比較評価手法
エージェンシー システムの設計と展開
- アーキテクチャに関する考慮事項
- 組織ツールとの統合
- スケーラビリティと運用管理
AI 自主性の未来の動向
- エージェンシー フレームワークの進化
- 潜在的なブレークスルーと制約
- 研究と産業における戦略的意味
まとめと次回のステップ
要求
- 高度な AI コンセプトに関する理解
- 機械学習ワークフローの経験
- 自律エージェントアーキテクチャに関する知識
対象者
- AI 研究者
- イノベーションリーダー
- AI 戦略家
14 時間