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期間 14 時間
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