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コース概要

エージェント型AIシステム入門

  • エージェント型AIの定義およびその能力について説明する
  • ルールベース型AIと自律型AIとの主な違いを把握する
  • 具体的な利用ケースや産業分野への応用例を示す

エージェント型AIシステムのアーキテクチャ設計

  • 自律型AI構築に用いるフレームワークやツールを紹介する
  • 目的達成に向けて動作可能なAIエージェントの設計法を説明する
  • ​記憶機能、文脈認識能力および適応性の実装方法について述べる

PythonとAPIを用いたAIエージェント開発手法

  • 実際にAIエージェントを作成する手順を説明する
  • 外部データ源との連携にあたってAIモデルを統合させる方法を紹介する
  • APIの応答情報の処理やエージェント間通信の改良法について論じる

複数AIエージェントによる協調的作業の最適化策

  • 共同または競合的に作動するAIエージェント設計法を紹介する
  • ​エージェント間通信やタスク分担の管理手順について説明する
  • 現実世界向けに複数エージェントシステムを拡大させる方法を教示する

エージェント型AIにおける意思決定プロセスの向上策

  • 強化学習を用いた自己改善能力の高いAIエージェントの実装法を説明する
  • ​計画立案や推論、長期的目標達成への道筋の見定め方について述べる
  • 自動化プロセスと人の監督との最適なバランス付け方法を紹介する

エージェント型AIにおけるセキュリティ・倫理的課題および法的規制要件

  • 偏見の排除と適切な方法によるAI導入手法を論じる
  • AIに基づく意思決定プロセスを保護するための対策を示す
  • 自律型AIシステムに対する法規制上の注意点について解説する

エージェント型AI分野の今後の動向予測

  • AIの自律性向上や自己学習システムへの発展動向を紹介する
  • マルチモーダルな学習手法によってAIエージェント機能がどう拡張されるか示す
  • 次世代型自律型AIシステムの実現に向けて準備すべき事項を提示する

まとめおよび今後の取り組み方向性

要求

  • AIおよび機械学習の基本概念について基本的な理解があること
  • Pythonプログラミングの経験があること
  • ​APIを通じたAIモデルの統合方法に慣れていること

対象者

  • 自律型AIシステムの開発を行うAIエンジニア
  • ​複数エージェントで構成されるAIフレームワークを研究する機械学習研究者
  • AIを活用した自動化システムの実装に携わる開発者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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