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コース概要

AIエージェント開発向けDeepSeek入門

  • DeepSeekモデルの概要および自動化分野での活用事例。
  • AIエージェントと自律型システムの基本的概念。
  • AI駆動型自律性の実現における主な課題点。

AIエージェントへのDeepSeek統合

  • 意思決定支援および自然言語処理におけるDeepSeekの活用方法。
  • AIエージェントフレームワークとのモデル連携手順。
  • 自律型システムにおけるDeepSeek性能の最適化手法。

自律型システム開発向け強化学習

  • 強化学習の基礎概念解説。
  • DeepSeekと組み合わせたAIエージェント訓練手法。
  • 継続的学習を可能にするAIモデルの微調整法。

AI駆動型ロボティクスおよび自動化の実践

  • ロボット制御・自動化作業におけるDeepSeekの活用事例。
  • OpenAI GymやGazeboを利用した自律的挙動のシミュレーション手法。
  • 現場導入に向けた自律型システム実装のポイント。

自律型AIシステムにおける倫理と安全性

  • 自律型エージェントで求められる倫理的挙動の確保方法。
  • 意思決定プロセスにおける偏見や公平性への対処法。
  • 自律型AIシステムに適用される規制枠組みについて。

AIエージェントの導入・拡張手法

  • クラウド環境やエッジデバイスでのエージェント配備手順。
  • 企業レベルでの自動化ニーズに対応するシステム拡張法。
  • 運用後も維持・管理できる自律型AIシステムの構築方法。

まとめおよび今後の学習指針

要求

  • Pythonプログラミングの熟練度
  • 機械学習に関する基礎知識
  • AIモデルの導入および最適化の実務経験

対象者

  • AIエンジニア
  • ロボティクス開発者
  • 自動化専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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