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コース概要

エージェント型AIの紹介

  • エージェント型AIの定義と従来のAIシステムとの関係
  • 推論、メモリ、目標駆動型アーキテクチャの概要
  • 主要なユースケースと業界での応用

コアコンセプトと設計パターン

  • エージェントループ:知覚、推論、行動
  • 単一エージェントとマルチエージェントシステム
  • 環境との相互作用とツールの呼び出し

プロンプトエンジニアリングの基礎

  • 推論とタスク分解のための効果的なプロンプト設計
  • 制御を高めるための例示、制約、役割の活用
  • プロンプトのデバッグと反復的改善の手順化

シンプルなエージェント型ワークフローの構築

  • Pythonによるエージェントループの実装
  • APIおよびシンプルツールとの統合
  • エージェントの状態とメモリの管理

責任ある設計と安全性の実践

  • エージェントの倫理的考慮事項と責任ある利用
  • AIシステムにおけるバイアス、透明性、説明責任
  • アクセス制御、データ保護、コンテンツの安全性

ハンズオンプロジェクト:責任あるエージェントの設計

  • 問題の範囲と目標の定義
  • プロンプトと制御ロジックの開発
  • エージェントの行動のテスト、洗練、評価

要求

  • AIまたは機械学習の基礎的な理解
  • Pythonの構文とスクリプティングの習熟
  • データまたはAPIベースのアプリケーションでの作業経験

対象読者

  • エージェント型AI開発に新規参入したデータサイエンティスト
  • 応用エージェントアーキテクチャを探求するジュニアMLエンジニア
  • エージェント設計と安全性の原則を理解したい技術マネージャー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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