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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。

 28 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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