高度なAIエージェントおよび自律型システムのためのDeepSeekのトレーニングコース
DeepSeekは強力なAIモデルであり、高度な意思決定や強化学習、実際の環境への導入に向けて自律型エージェントと統合することが可能です。
本講座は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)で、DeepSeekを活用して知能的なAIエージェントや自律型システムの構築を目指す上級レベルのAIエンジニア、ロボティクス開発者、自動化専門家向けに企画されています。
講座終了時には、受講者は以下の能力を身につけることができます:
- DeepSeek AIモデルの構造および機能について理解する。
- 意思決定や自動化処理に向けてAIエージェントへDeepSeekを統合する。
- 自律型システムの訓練に強化学習技術を用いる。
- 現実世界におけるAI駆動型の自律的エージェントを導入・運用する。
講座の形式
- 双方向性の高い講義とディスカッション。
- 豊富な演習問題および実践課題。
- 実際のラボ環境におけるハンズオン実装。
カスタマイズオプションについて
- 本講座をご自身のニーズに合わせてカスタマイズされた内容で受講されたい場合は、ぜひお問い合わせください。
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
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
高度なAIエージェントおよび自律型システムのためのDeepSeekのトレーニングコース - 予約
高度なAIエージェントおよび自律型システムのためのDeepSeekのトレーニングコース - お問い合わせ
高度なAIエージェントおよび自律型システムのためのDeepSeek - コンサルティングお問い合わせ
今後のコース
関連コース
Gemini 3とGoogle Antigravityによるエージェンティック開発
21 時間高度化 Antigravity: フィードバックループ、学習、長期エージェントメモリ
14 時間高度な Mastra 統合: API、ツール、エンタープライズデータ、外部システム
21 時間このインストラクター主導の 日本 トレーニングでは、API、ツール、エンタープライズデータシステムを含む高度な Mastra 統合について学びます。中級エンジニア向けに設計されており、安全でスケーラブルな統合設計と、実世界のシナリオおよびベストプラクティスを活用したハンズオン実装を習得できます。
インタラクティブAIエージェント:AgentCoreメモリ、コードインタプリタ、ブラウザツールの実演
14 時間AgentCore RuntimeおよびGatewayによるAIエージェントのデプロイメント加速
14 時間開発者向けの Antigravity:エージェントファースト型アプリケーションの構築
21 時間Antigravity入門:エージェント優先IDEの概要
14 時間AntigravityによるWeb自動化とブラウザベースのタスク処理
21 時間AgentCoreで完全マネージドAIエージェントを構築:コンセプトから本番環境まで
14 時間MastraによるAIエージェント開発
14 時間本コースは、オンラインまたはオンサイトで行われる講師主導のライブトレーニングであり、Mastraを使用してスケーラブルで観察可能なAIシステムを構築したい中級レベルのソフトウェア開発者およびエンジニアリングチームを対象としています。
本トレーニング終了後、参加者は以下を行うことができます:
- Mastraのアーキテクチャと、LLMおよび外部APIとの統合方法を理解します。
- TypeScriptを使用してAIエージェントおよびワークフローを設計・実装します。
- Mastraのオブザーバビリティ機能およびメモリツールを活用し、エージェントの性能を監視・改善します。
- Mastraのフレームワーク機能を活用し、本番環境に対応するAIアプリケーションをデプロイします。
MastraによるAIエージェントのデバッグ、評価、および品質保証
21 時間本日本の講師指導トレーニングでは、AIエージェントの信頼性をデバッグ、評価、保証するためのMastraツールを扱います。参加者は構造化されたメトリクスを適用し、オブザーバビリティワークフローを実装し、複雑な環境で一貫したエージェントの性能を確保するためにQA戦略を設計します。
Mastra Opsおよびプロダクションエンジニアリング:AIエージェントのデプロイとスケーリング
21 時間この日本でのライブ研修は、技術プロフェッショナルがプロダクション用途でMastra AIエージェントをデプロイおよびスケーリングする方法を導きます。環境の準備、可観測性、パフォーマンス最適化をカバーし、エージェントの信頼性、効率性、コスト効果の高い運用を確保します。
Mastraによるワークフロー自動化とマルチエージェントオーケストレーション
21 時間この日本での講師によるトレーニングでは、高度なマルチエージェントオーケストレーションのためのMastraフレームワークの基礎をカバーします。複雑なワークフローの設計、並列タスクの調整、そして信頼性の高い分散システムおよびエンタープライズ統合のための監視ツールの実装方法を学びます。