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コース概要

AIエージェントのためのDeepSeek入門

  • DeepSeekモデルの概要とその自動化への応用。
  • AIエージェントと自律システムの理解。
  • AI駆動型自律における主な課題。

AIエージェントとのDeepSeek統合

  • 意思決定および自然言語処理のためのDeepSeekの利用。
  • DeepSeekモデルとAIエージェントフレームワークの接続。
  • 自律システム内でのDeepSeekパフォーマンスの最適化。

自律システムのための強化学習

  • 強化学習の概念への入門。
  • DeepSeekと強化学習によるAIエージェントの学習。
  • 継続的な学習のためのAIモデルの微調整。

AI搭載ロボティクスおよび自動化の開発

  • ロボティクス制御および自動化のためのDeepSeekの利用。
  • OpenAI GymおよびGazeboでのAI駆動型自律のシミュレーション。
  • 実世界アプリケーションにおける自律システムの展開。

AI自律における倫理的および安全性の考慮事項

  • 自律エージェントにおける倫理的なAI行動の確保。
  • AI駆動型意思決定におけるバイアスと公平性の扱い。
  • 自律型AIシステムのための規制枠組み。

AIエージェントの展開とスケーリング

  • クラウドプラットフォームおよびエッジデバイスへのAIエージェントの展開。
  • 企業向けアプリケーション向けにAI駆動型自動化をスケーリング。
  • 自律型AIシステムの監視と維持。

まとめと次のステップ

要求

  • Pythonプログラミングの習熟度
  • 機械学習概念の理解
  • AIモデルの展開と最適化に関する知識

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

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