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コース概要
エージェンシAIシステムの概要
- エージェンシAIとその能力の定義
- ルールベースAIと自律AIの主な違い
- 使用事例と業界への適用
エージェンシAIシステムの設計
- 自律AIを構築するためのフレームワークとツール
- 目標駆動型能力を持つAIエージェントの設計
- メモリ、文脈認識、適応性の実装
PythonとAPIを使用してAIエージェントを開発する
- AIエージェントの構築
- 外部データソースとのAIモデル統合
- APIレスポンス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調の最適化
- 協力的および競争的タスクのためのAIエージェント設計
- 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
エージェンシ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、長期目標実行
- 自動化と人的監視のバランス
エージェンシAIにおけるセキュリティ、倫理、コンプライアンス
- バイアスの対処と責任あるAI展開の確保
- AI駆動の意思決定のためのセキュリティ対策
- 自律AIシステムの規制上の考慮事項
エージェンシAIの将来のトレンド
- AI自律性と自己学習システムの進化
- マルチモーダル学習によるAIエージェント能力の拡張
- 次世代自律AIへの準備
まとめと次なるステップ
要求
- AIと機械学習の基本的な理解
- Pythonプログラミングの経験
- APIベースのAIモデル統合の知識
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ML研究者
- AI駆動の自動化を実装する開発者
21 時間
お客様の声 (2)
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