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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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