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コース概要
エージェンシックAIシステムの概要
- エージェンシックAIとその能力の定義
- ルールベースのAIと自律的なAIの主な違い
- 使用例と業界での応用
エージェンシックAIシステムのアーキテクチャ
- 自律的なAIを構築するためのフレームワークとツール
- ゴール駆動型機能を持つAIエージェントの設計
- メモリ、コンテキスト認識、および適応性の実装
PythonとAPIを使用したAIエージェントの開発
- OpenAIとDeepSeek APIを使用したAIエージェントの構築
- AIモデルを外部データソースと統合する方法
- API応答の処理とエージェント相互作用の改善
マルチエージェント協力の最適化
- 協調的および競争的なタスク用にAIエージェントを設計する方法
- エージェント間通信とタスク委任の管理
- 実際のアプリケーション向けにマルチエージェントシステムをスケーリングする方法
エージェンシックAIでの意思決定の強化
- 強化学習と自己改善型AIエージェント
- 計画、推論、および長期的な目標達成
- 自動化と人的監視のバランスの取り方
エージェンシックAIにおけるセキュリティ、倫理、およびコンプライアンス
- 偏見の解消と責任あるAI展開の確保
- AI駆動型意思決定のためのセキュリティ対策
- 自律的なAIシステムの規制に関する考慮事項
エージェンシックAIの将来動向
- AI自律性と自己学習システムの進歩
- 多モーダル学習を活用したAIエージェント機能の拡張
- 次世代の自律的なAIに備える方法
まとめと次なるステップ
要求
- AIと機械学習概念の基本的な理解
- Pythonプログラミングの経験
- APIベースのAIモデル統合に関する知識
対象者
- 自律的なAIシステムを開発するAIエンジニア
- マルチエージェントAIフレームワークを研究する機械学習研究者
- AIによる自動化を実装する開発者
14 時間
お客様の声 (3)
知識と実践の良いバランス
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Agentic AI for Enterprise Applications
機械翻訳
理論と実践、そして高レベルと低レベルの視点を組み合わせた内容
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
機械翻訳
実践的な演習
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Agentic AI in Multi-Agent Systems
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