コース概要

生成AIとエージェント型AIの概要

  • 生成AIとは? エージェント型AIとは何ですか?
  • それぞれがどのように異なるか、そして互いに補完するか
  • 各業界での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

  • Transformerモデル: GPT, LLaMA, Claude など
  • 微調整と文脈内学習
  • 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

  • 書き方、コーディング、要約などへのプロンプットパターン
  • フュー-shot, ゼロ-shot, および思考連鎖のプロンプティング
  • プロンプトライブラリとテストツールの使用

エージェント型AIの理解

  • エージェント型AIの定義と進化
  • アーキテクチャ: 計画、記憶、ツール、自己反省
  • 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展開

  • ゴール設定とタスクリング
  • ツールとAPI(検索、記憶、コード)の統合
  • 多エージェント調整と人間による監視

ユースケースと実装シナリオ

  • コンテンツ生成対タスクオーケストレーション
  • 企業の生産性、カスタマーサポート、データ抽出
  • 責任ある安全な実装

まとめと次なるステップ

要求

  • AIと機械学習の概念を理解していること
  • APIやPythonなどのスクリプト言語を使用した経験があること
  • 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使用に familiary があること

対象者

  • AI開発者とエンジニア
  • イノベーションおよびR&Dチーム
  • エージェント型AIシステムを検討している技術製品マネージャー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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