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コース概要
エージェント型AI入門
- エージェント型AIの定義と従来型AIシステムとの関係性
- 推論、記憶機能、目標指向型設計に関する概要
- 主要な利用事例および産業分野での応用例
コア概念と設計パターン
- 「知覚・推論・行動」というエージェントの基本ループ
- 単一エージェントシステムと複数エージェントシステムの比較
- 環境との相互作用およびツール呼び出し方法
プロンプトエンジニアリングの基礎
- 推論機能やタスク分解に適した効果的なプロンプト設計法
- 具体例提示・制約条件設定・役割定義による制御精度の向上手法
- 体系的なデバッグおよびプロンプト改良の方法論
簡単なエージェントワークフローの構築
- Pythonを用いたエージェントループの実装方法
- APIや簡易ツールとの連携手法
- エージェント状態および記憶情報の管理技術
責任ある設計と安全性確保手法
- 倫理的観点およびエージェント利用における社会的責任の取り扱い
- AIシステムにおける偏見排除・透明性確保・説明責任の実現方法
- アクセス制御・データ保護・コンテンツ安全対策の導入手法
実践プロジェクト:責任あるエージェント設計体験
- 課題範囲と目標の明確化方法
- プロンプト作成および制御ロジック開発手法
- エージェント挙動のテスト・改善・評価手順
総括と今後の学習指針
要求
- AIや機械学習の基本概念に関する初歩的な理解が求められます
- Pythonの構文およびスクリプト作成に馴染みがあること
- データ処理やAPIベースのアプリケーション開発経験が望ましいです
対象者
- エージェント型AIの開発に初挑戦するデータサイエンティスト
- 実用的なエージェント設計を学びたい若手MLエンジニア
- エージェント設計および安全対策の原則を把握したい技術管理者
14 時間
お客様の声 (3)
トレーナーは忍耐強く、とても親切です。彼はその分野に精通しています。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
コース - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
機械翻訳
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
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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
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