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コース概要

生成AIとエージェントAIの概要

  • 生成AIとは何か?エージェントAIとは何か?
  • 両者の違いと補完関係
  • 業界横断的なユースケースとトレンド

生成AIのアーキテクチャとツール

  • トランスフォーマーモデル:GPT、LLaMA、Claudeなど
  • ファインチューニングとインコンテキスト学習の違い
  • ツール:ChatGPT、Hugging Face Transformers、Google AI Studio

制御と構造のためのプロンプトエンジニアリング

  • 執筆、コーディング、要約などのプロンプトパターン
  • 少ショット、ゼロショット、思考連鎖(Chain-of-Thought)プロンプティング
  • プロンプトライブラリとテストツールの活用

エージェントAIの理解

  • エージェントAIの定義と進化
  • アーキテクチャ:計画、記憶、ツール、自己省察
  • 人気のあるフレームワーク:AutoGPT、BabyAGI、CrewAI、LangGraph

自律エージェントの設計とデプロイ

  • 目標設定とタスク分解
  • ツールとAPIの統合(検索、記憶、コード)
  • マルチエージェント調整と人間関与(Human-in-the-Loop)による監督

ユースケースと実装シナリオ

  • コンテンツ生成とタスクオーケストレーションの違い
  • 企業生産性、顧客サポート、データ抽出
  • 責任ある安全な実装

まとめと次のステップ

要求

  • AIと機械学習の概念の理解
  • PythonなどのAPIやスクリプト言語での作業経験
  • プロンプトエンジニアリングまたは大規模言語モデルの利用に関する熟悉

対象読者

  • AI開発者・エンジニア
  • イノベーションチームおよび研究開発(R&D)チーム
  • エージェントAIシステムを模索している技術的なプロダクトマネージャー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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