Python を用いたカスタム実用人工知能および大規模言語モデルエンジニアリングのトレーニングコース

LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを構成可能なグラフとして構築し、実行の永続性と制御を提供するフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、高度なAIプラットフォームエンジニア、AI向けDevOps、およびMLアーキテクトを対象としています。参加者は、プロダクショングレードのLangGraphシステムの最適化、デバッグ、監視、運用について学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 速度、コスト、スケーラビリティに優れた複雑なLangGraphのトポロジを設計および最適化する。
• 再試行、タイムアウト、イジェムポテンシー、チェックポイントベースの回復などを用いて信頼性を実現する。
• グラフの実行をデバッグし、状態を確認し、プロダクションでの問題を系統的に再現する。
• ログ、メトリクス、トレースを使用してグラフをインストルメント化し、プロダクションに展開し、SLAとコストを監視する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

Devstralは、コードベース、開発者ツール、APIと連携してエンジニアリング生産性を向上させるコーディングエージェントの構築と実行のために設計されたオープンソースフレームワークです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのMLエンジニア、開発者ツールチーム、およびSRE向けに提供され、Devstralを使用してコーディングエージェントを設計、実装、最適化する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• コーディングエージェント開発のためのDevstralをセットアップし、設定する。
• コードベースの探索と変更のためのエージェンシーワークフローを設計する。
• コーディングエージェントを開発者ツールやAPIと統合する。
• セキュアで効率的なエージェントの展開に関するベストプラクティスを実装する。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• 多くの演習と練習。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストする場合は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Daskを使用してPythonエコシステムで大規模データセットの構築、スケーリング、分析を行うことを目指すデータサイエンティストやソフトウェアエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことができるようになります：

• DaskとPythonを使用して大規模データ処理の環境をセットアップする。
• Daskで利用可能な機能、ライブラリ、ツール、APIを探索する。
• DaskがどのようにPythonでの並列計算を加速するかを理解する。
• Numpy、SciPy、Pandasを使用したPythonエコシステムのスケーリング方法を学ぶ。
• 大規模データセットの処理においてDask環境を最適化して高性能を維持する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのPython開発者やデータアナリストを対象としており、PandasとNumPyを使用したデータ分析および操作のスキル向上を目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• Python、Pandas、およびNumPyが含まれる開発環境をセットアップする。
• PandasとNumPyを使用したデータ分析アプリケーションを作成する。
• 高度なデータ整形、ソート、フィルタリング操作を行う。
• 集約操作を行い、時系列データを分析する。
• Matplotlibなどの可視化ライブラリを使用してデータを可視化する。
• データ分析コードのデバッグと最適化を行う。

Devstral と Mistral モデルは、柔軟な展開、ファインチューニング、およびスケーラブルな統合を目的としたオープンソースの AI 技術です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの ML エンジニア、プラットフォームチーム、および研究エンジニアを対象としています。本コースでは、Mistral と Devstral モデルをプロダクション環境でセルフホストし、ファインチューニングを行い、ガバナンスを行う方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• Mistral と Devstral モデル用のセルフホスト環境を設定および構成する。
• ドメイン固有のパフォーマンス向上のためにファインチューニング手法を適用する。
• バージョン管理、監視、ライフサイクルガバナンスを実装する。
• オープンソースモデルのセキュリティ、コンプライアンス、および責任ある使用を確保する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• セルフホストとファインチューニングに関する実践的な演習。
• ガバナンスと監視パイプラインのライブラボ実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、FARM (FastAPI, React, MongoDB)スタックを使用してダイナミックで高性能かつスケーラブルなウェブアプリケーションを構築したい開発者向けです。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことができます：

• FastAPI、React、MongoDBを統合した開発環境を設定する。
• FARMスタックの主要な概念、特徴、および利点を理解する。
• FastAPIを使用してREST APIを構築する方法を学ぶ。
• Reactを使用してインタラクティブなアプリケーションを設計する方法を学ぶ。
• FARMスタックを使用してアプリケーション（フロントエンドとバックエンド）を開発、テスト、デプロイする。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、PythonとFastAPIを使用してRESTful APIをより簡単に素早く構築、テスト、展開することを目指す開発者向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• PythonとFastAPIを使用したAPI開発環境の設定
• FastAPIライブラリを使用してAPIをより早く簡単に作成
• PydanticとOpenAPIに基づいたデータモデルとスキーマの作成方法を学習
• SQLAlchemyを使用してAPIをデータベースに接続
• FastAPIツールを使用してAPIにセキュリティと認証を実装
• コンテナイメージを作成し、Web APIをクラウドサーバーに展開

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、組織学的な組織、血液細胞、藻類などの生物試料に関連する画像を処理および解析したい初級から中級レベルの研究者や実験室専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• Fijiインターフェースをナビゲートし、ImageJの基本機能を利用します。
• より良い解析のために科学的画像を前処理および強化します。
• 細胞計数や面積測定など、定量的な画像解析を行います。
• マクロとプラグインを使用して反復的なタスクを自動化します。
• 生物学研究における特定の画像解析ニーズに合わせてワークフローをカスタマイズします。

LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを組み合わせ可能なグラフとして構築し、永続的な状態と実行制御を提供するフレームワークです。

このインストラクターリードのライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの専門家向けで、LangGraphベースの金融ソリューションを適切なガバナンス、可視化、および準拠性とともに設計、実装、運用する方法を学びます。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことを達成することができます：

• 規制と監査要件に準拠した金融専用のLangGraphワークフローを設計します。
• グラフ状態やツールに金融データ標準と本体論を統合します。
• 重要なプロセスに対して信頼性、安全性、およびヒューマンインザループ制御を実装します。
• パフォーマンス、コスト、SLAの観点からLangGraphシステムをデプロイ、監視、最適化します。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、計画、分岐、ツールの使用、メモリ、および制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMアプリケーションを構築するためのフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、LangGraphを使用して信頼性の高い複数ステップのLLMワークフローを設計および構築したい初心者の開発者、プロンプトエンジニア、データ実践者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができます：

• LangGraphの基本概念（ノード、エッジ、状態）を説明し、使用するタイミングを理解します。
• 分岐、ツールの呼び出し、メモリの維持を行うプロンプトチェーンを構築します。
• グラフワークフローに検索と外部APIを統合します。
• 信頼性と安全性を評価するためにLangGraphアプリケーションをテスト、デバッグ、および評価します。

コースの形式

• 対話型の講義とファシリテートされた議論。
• サンドボックス環境でのガイドルームとコードウォークスルー。
• 設計、テスト、評価に関するシナリオベースの演習。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、お問い合わせください。

LangGraphは、LLMによって駆動される状態保持型のマルチアクター・ワークフローを可能にし、実行パスと状態永続性に対する精密な制御を提供します。医療分野では、これらの機能はコンプライアンス、相互運用性、および医療ワークフローに準拠した意思決定支援システムの構築において重要な役割を果たします。

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたは対面）は、中級者から上級者向けで、LangGraphベースの医療ソリューションの設計、実装、管理を行いながら、規制、倫理的、および運用上の課題に対処したい専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• コンプライアンスと監査可能性に配慮した医療特化型のLangGraphワークフローを設計します。
• LangGraphアプリケーションを医療オントロジーと基準（FHIR、SNOMED CT、ICD）に統合します。
• 信頼性、追跡可能性、説明可能性のベストプラクティスを感度の高い環境で適用します。
• 医療生産環境でのLangGraphアプリケーションの展開、監視、検証を行います。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 実際のケーススタディを使用した手動演習。
• ライブラボ環境での実装練習。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。

LangGraph は、状態を保持するマルチアクターの LLM アプリケーションを組み合わせ可能なグラフとして構築し、永続的な状態と実行の正確な制御を提供するフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの専門家向けに設計されており、コンプライアンス、追跡可能性、ガバナンス制御を備えた LangGraph ベースの法務ソリューションを設計、実装、運用する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 审査可能性とコンプライアンスを保持した法務特化の LangGraph ワークフローを設計します。
• 法律用語体系と文書規格をグラフ状態と処理に統合します。
• ガードレール、ヒューマンインザループ承認、トレーサブルな決定パスを実装します。
• LangGraph サービスをオブザーバビリティとコスト制御とともにプロダクション環境でデプロイ、監視、維持管理します。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズ化トレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、分岐、ツール使用、メモリ、および制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMワークフローを組み立てるためのフレームワークです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのエンジニアやプロダクトチームを対象としており、LangGraphのグラフロジックとLLMエージェントループを組み合わせて、動的でコンテキストに応じたアプリケーション（顧客サポートエージェント、意思決定ツリー、情報検索システムなど）を構築することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• LLMエージェント、ツール、およびメモリを調整するグラフベースのワークフローを設計します。
• 堅牢な実行のために条件付きルーティング、リトライ、およびフォールバックを実装します。
• 検索、API、および構造化出力をエージェントループに統合します。
• 信頼性と安全性のためにエージェントの動作を評価、監視、強化します。

コース形式

• 対話型講義とファシリテーションされたディスカッション。
• サンドボックス環境でのガイド付きラボとコード解説。
• シナリオに基づいた設計演習とピアレビュー。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、条件付きマルチステップのLLMとツールワークフローを可能にするグラフベースのオーケストレーションフレームワークで、コンテンツパイプラインの自動化とパーソナライズに最適です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのマーケッター、コンテンツストラテジスト、および自動化開発者を対象としており、LangGraphを使用して動的な分岐型メールキャンペーンとコンテンツ生成パイプラインを実装したい方々に向けられています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 条件付きロジックを使用してグラフ構造のコンテンツとメールワークフローを設計します。
• LLM、API、およびデータソースを統合して自動化されたパーソナライズを行います。
• 複数ステップのキャンペーン全体で状態、メモリ、およびコンテキストを管理します。
• ワークフローのパフォーマンスと配信結果を評価、監視、最適化します。

コース形式

• 交互的な講義とグループディスカッション。
• メールワークフローとコンテンツパイプラインの実装を手がけるラボ。
• パーソナライゼーション、セグメンテーション、および分岐ロジックに関するシナリオベースの演習。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Modinを使用して並列計算を構築および実装し、高速なデータ分析を行うことを目指すデータサイエンティストや開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• 必要な環境を設定して、Modinを使用してスケールアウトするPandasワークフローの開発を開始します。
• Modinの機能、アーキテクチャ、および優位性を理解します。
• Modin、Dask、およびRayの違いを知ります。
• Modinを使用してPandas操作を高速に行います。
• 全Pandas APIと関数を実装します。