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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。

 28 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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