コース概要

エージェンシックAIの概要

  • エージェンシックAIの定義と従来のAIシステムとの関係
  • 推論、記憶、目標駆動型アーキテクチャの概要
  • 主なユースケースと業界応用例

核心概念と設計パターン

  • エージェントループ:認識、推論、行動
  • 単一エージェントシステム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
  • より良い制御のために例、制約、役割を使用する
  • 系統的にプロンプトをデバッグし、反復する

シンプルなエージェントワークフローの構築

  • Pythonでエージェントループを実装する
  • APIとシンプルなツールとの統合
  • エージェントの状態と記憶の管理

責任ある設計と安全実践

  • 倫理的な考慮事項とエージェントの責任ある利用
  • AIシステムにおける偏り、透明性、説明責任
  • アクセス制御、データ保護、コンテンツ安全

実践プロジェクト:責任あるエージェントの設計

  • 問題の範囲と目的を定義する
  • プロンプトと制御ロジックを開発する
  • エージェントの動作をテストし、洗練し、評価する

まとめと次なるステップ

要求

  • AIまたは機械学習の基本的な理解
  • Pythonの文法とスクリプト作成の知識
  • データやAPIベースのアプリケーションでの実務経験

対象者

  • エージェンシックAI開発に新しい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学ぶ若手MLエンジニア
  • エージェントの設計と安全原則を理解したいテクノロジー管理者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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