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コース概要

Google CloudにおけるAIエージェントの基礎知識

  • AIエージェントの定義とチャットボットや通常のAIアプリケーションとの違い
  • 企業環境で利用可能な主なビジネス用途例
  • エージェント開発に用いられるGoogle Cloudサービスの概要

エージェントアーキテクチャの設計方法

  • モデル、指示文、ツール類、記憶機能およびワークフローといった主要構成要素の理解
  • ビジネス要件に適したエージェント機能レベルの選定手順
  • 効果的な指示文の作成法と基本的な安全基準の設定方法

Vertex AIおよびGeminiモデルによるエージェント構築実習

  • 開発用Google Cloud環境のセットアップ手順
  • Vertex AIやGeminiモデルを活用したシンプルなエージェント作成法
  • プロンプトおよび応答内容、基本的な動作検証方法の確認

外部ツールやデータとの連携設定

  • API接続によるツール利用機能の実装法
  • 信頼性の高いビジネスデータとエージェントを繋げる方法
  • 安定性・関連性および応答品質向上へのアプローチ

エージェントのデプロイメントおよび運用管理

  • Google Cloud上での実装方法の種類と比較
  • モニタリング・ログ取得および性能評価の基礎
  • セキュリティ確保やアクセス制御、倫理的なAI運用に関する考慮事項

実践ワークショップと今後の学習計画

  • 現実的な業務課題に対応可能なエージェントの構築演習
  • 設計プロセスや改善点の確認方法
  • パイロットプロジェクト立ち上げおよびさらなる学習進路の策定

要求

  • クラウドコンピューティングおよびウェブアプリケーションに関する基礎知識
  • API、JSON、Google Cloudサービスまたは類似のクラウドプラットフォームへの理解があること
  • Python、JavaScript、その他の現代的なプログラミング言語を用いた基本的なコーディング経験

対象者

  • Google Cloud上でAIエージェントを構築したい開発者の方々
  • エージェントベースのアプリケーション構築に関心のある技術リーダーやソリューションアーキテクト
  • Vertex AIによるエージェント機能を実践的に学びたいデータおよびAI分野の専門家
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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