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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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