コース概要
1日目
現代的なAIエージェントの解剖学
チャットボットを超えて、自律的な推論・行動システムとしてのエージェント
リアクティブ、プロアクティブ、ハイブリッド、目標指向型のエージェントパラダイム
コアコンポーネント:知覚、計画、メモリ、ツール利用、行動
単一エージェント versus マルチエージェントの設計トレードオフ
エージェントフレームワークと現代的なスタック
LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI およびそれらのトレードオフ
JADEやSPADEといった古典的フレームワークとの比較
生産要件に基づいたフレームワークの選択
ツール呼び出し、関数呼び出し、構造化出力
ハンズオン:ツール呼び出しを含む単一Pythonエージェントのスキャフォールディング
マルチエージェントシステムアーキテクチャ
集中型、分散型、ハイブリッド、階層型MAS設計
FIPA ACL、メッセージパッシング、および現代的な同等技術
調整パターン:計画、交渉、同期
エージェント集団における創発的振る舞いと自己組織化
エージェントの意思決定と学習
協調型および競争型エージェント相互作用のためのゲーム理論
マルチエージェント環境における強化学習
エージェント間での転移学習および知識共有
調整されるエージェント間の紛争解決と信頼形成
2日目
エージェントのためのマルチモーダル基盤
テキスト、画像、音声、映像全体での統合ワークフローとしてのマルチモーダルAI
主要なマルチモーダルモデル:GPT-4 Vision、Gemini、Claude、Whisper
エージェントの推論ループ内でのモーダリティ融合技法
マルチモーダルパイプラインにおけるレイテンシ、コスト、精度のトレードオフ
知覚層の構築
エージェント向けの画像処理:分類、キャプション生成、物体検出
Whisper ASRおよびストリーミング文字起こしを用いた音声認識
テキストから音声への変換と自然な音声インタラクション
知覚出力をLLM駆動の推論およびツール選択に接続する仕組み
ハンズオン - Pythonでのマルチモーダルエージェント構築
エージェントのタスク、コンテキストウィンドウ、ツール在庫の定義
GPT-4 VisionおよびWhisper APIのエンドツーエンド接続
メモリ、状態、会話管理の実装
現実世界への副作用を安全に生じるツール呼び出しの追加
ハンズオン - マルチエージェントシステムのオーケストレーション
AutoGenまたはCrewAIを用いた専門化されたエージェントの組合せ
役割、責任、エージェント間通信プロトコルの定義
シミュレーション環境におけるリソース配分と調整
検査および監査のためにエージェントの推論、ツール呼び出し、決定のロギング
3日目
生産用AIエージェントの脅威表面
従来のソフトウェアと比較して、エージェンティックAIが独自に脆弱である理由
攻撃面:データ、モデル、プロンプト、ツール、出力、インターフェースの各レイヤー
自律的なツール利用を含むエージェントベースシステムの脅威モデリング
AIサイバーセキュリティプラクティスと従来のサイバーセキュリティの比較
敵対的攻撃 ハンズオン
敵対的例および摂動手法:FGSM、PGD、DeepFool
白箱 versus 黒箱のアタックシナリオ
モデル逆引きおよびメンバーシップ推論攻撃
トレーニング時のデータポイズニングおよびバックドアインジェクション
LLMベースエージェントにおけるプロンプトインジェクション、ジャイルブレイキング、ツール誤利用
防御技術とモデルのハードニング
敵対的トレーニングおよびデータ拡張戦略
ディフェンシブディスティレーションおよびその他の堅牢性技法
入力前処理、勾配マスク、正則化
差分プライバシー、ノイズインジェクション、プライバシーバジェット
分散トレーニングのためのフェデレーテッドラーニングおよびセキュア集計
Adversarial Robustness Toolboxを用いたハンズオン
2日目に構築したマルチモーダルエージェントに対するアタックのシミュレーション
摂動下での堅牢性の測定と劣化の定量評価
防御手法を反復的に適用し、攻撃成功率を再評価
ツール呼び出しパスおよびプロンプトインジェクションベクターのストレステスト
4日目
AIのためのリスク管理フレームワーク
NIST AIリスク管理フレームワーク:ガバンス、マッピング、測定、マネージ
ISO/IEC 42001および新興のAI特化規格
既存のエンタープライズGRCフレームワークへのAIリスクのマッピング
AIアカウンタビリティ、監査可能性、ドキュメント要件
エージェントシステム向けの規制コンプライアンス
EU AI Act:リスクティア、禁止用途、高リスクシステムのための義務
エージェントデータパイプラインへのGDPRおよびCCPAの影響
米国における「安全で信頼できるAIに関する大統領令」
金融、医療、公共サービスなどのセクター固有ガイダンス
サードパーティリスクおよびサプライヤーのAIツール利用
倫理、バイアス、説明可能性
エージェントの知覚および推論全体でのバイアス検出と緩和
セキュリティ関連特性としての説明可能性と透明性
公平性、下流被害、責任あるデプロイメント
包括的で監査可能なエージェント行動の設計
生産デプロイメント、監視、インシデント対応
単一およびマルチエージェントシステムのセキュアなデプロイメントパターン
ドリフト、異常、悪用に対する継続的監視
エージェント行動のロギング、監査証跡、 forensic readiness(フォレンジック準備)
AIセキュリティインシデント対応プレイブックおよび復旧
実際のAI侵害事例研究から得られる教訓
Capstoneと統合
コース全体を通じて構築したマルチモーダルマルチエージェントシステムのレビュー
設計、構築、セキュリティ強化、ガバナンス、デプロイメントを通じたエンドツーエンドパイプラインのレビュー
NIST AI RMF機能に対するシステム自己評価
エージェンティックAIおよびAIセキュリティにおける新興トレンドへの展望
要約と次のステップ
要求
対象者
生産利用に向けたエージェントシステムを構築するAIエンジニアおよびアーキテクト。金融、医療、コンサルティングといった規制業界でAI保証を担当するサイバーセキュリティ、リスク管理、コンプライアンスの専門家。マルチモーダルおよびマルチエージェント機能をエンタープライズプラットフォームに組み込むシニア開発者およびソリューションリード。
お客様の声 (3)
トレーナーは忍耐強く、とても親切です。彼はその分野に精通しています。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
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