コース概要
1日目
現代のAIエージェントの解剖学
チャットボットを超えて、自律的な推論および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、ゴール指向のエージェントパラダイム
中核コンポーネント:知覚、計画、メモリ、ツール使用、行動
シングルエージェントと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のスタック
LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAIおよびそれぞれのトレードオフ
JADEやSPADEなどの古典的フレームワークとの比較
プロダクション要件に基づいたフレームワークの選択
ツール呼び出し、ファンクション呼び出し、構造化出力
ハンズオン:ツール呼び出しを含む単一のPythonエージェントのスケルトン構築
マルチエージェントシステムのアーキテクチャ
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、およびその現代の同等技術
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行動と自己組織化
エージェントにおける意思決定と学習
協力的および競合的な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
協調するエージェント間のコンフリクト解決と信頼
2日目
エージェントのためのマルチモーダル基礎
テキスト、画像、音声、ビデオにわたる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複数のモーダルを統合する融合技術
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による音声認識
テキスト音声変換(TTS)および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
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、ツールインベントリの定義
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
現実世界の影響を安全に引き起こす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構成
ロール、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および調整
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、判断をログに記録
3日目
プロダクションAIエージェントの脅威 surface
従来のソフトウェアと比較して、エージェント型AIが固有に脆弱である理由
攻撃 surface:データ、モデル、プロンプト、ツール、出力、およびインタフェース層
自律的なツール使用を持つ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
ホワイトボックスとブラックボックスの攻撃シナリオ
モデル逆引きおよびメンバーシップ推論攻撃
学習時のデータポイズニングおよびバックドア注入
LLM駆動エージェントにおけるプロンプト注入、ジャイルブレイキング、ツールの誤用
防御技術および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その他の堅牢性技術
入力前処理、勾配マスク、正則化
差分プライバシー、ノイズ注入、プライバシーバジェット
分散学習のためのフェデレーテッドラーニングおよび安全な集約
Adversarial Robustness Toolboxでのハンズオン
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攻撃のシミュレーション
摂動下での堅牢性の測定および劣化の定量化
防御の反復適用および攻撃成功率の再評価
ツール呼び出しパスおよびプロンプト注入ベクターの負荷試験
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:ガバナンス、マッピング、測定、管理
ISO/IEC 42001および新規AI特有の標準
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のアカウンタビリティ、監査可能性、および文書化要件
エージェントシステム向けの規制対応
EU AI Act:リスク層級、禁止される用途、および高リスクシステムへの義務
エージェントデータパイプラインにおけるGDPRおよびCCPAの影響
米国の安全で信頼できるAIに関する大統領令
金融、医療、公共サービス分野固有のガイダンス
サードパーティリスクおよびサプライヤーAIツールの使用
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のバイアス検出および緩和
セキュリティに関連する特性としての説明可能性および透明性
公平性、下流被害、および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
プロダクションデプロイメント、監視、およびインシデント対応
シングルおよびマルチエージェントシステムの安全なデプロイメントパターン
ドリフト、異常、不正利用に対する継続的監視
エージェント行動のログ、監査証跡、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
実世界のAI侵害事例研究および教訓
キャプストーンおよび統合
コース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、ガバナンス、デプロイメントのエンドツーエンドパイプラインレビュー
NIST AI RMF機能に対するシステムの自己評価
エージェント型AIおよびAIセキュリティにおける今後注目されるトレンドの見通し
要約および次のステップ
要求
対象者
プロダクション環境向けの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においてAI保証を担当するサイバーセキュリティ、リスク、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の機能をエンタープライズプラットフォームに統合する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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