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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
お客様の声 (3)
知識と実践の良いバランス
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Agentic AI for Enterprise Applications
機械翻訳
理論と実践、そして高レベルと低レベルの視点を組み合わせた内容
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
機械翻訳
実践的な演習
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Agentic AI in Multi-Agent Systems
機械翻訳