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コース概要
Google Cloud上のAIエージェントの基礎
- AIエージェントとは何か、およびチャットボットや標準的なAIアプリケーションとの違い
- エンタープライズ環境におけるエージェントの一般的なビジネスユースケース
- エージェント開発で使用される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
- エージェントのコアコンポーネント:モデル、指示、ツール、メモリ、ワークフロー
- ビジネスシナリオに応じた適切なエージェントの能力レベルの選定
- 効果的な指示の作成と基本的なガードレールの設定
Vertex AIとGeminiによるエージェント構築
- 開発のためのGoogle Cloud環境の準備
- Vertex AIとGeminiモデルを使用して基本的なエージェントの作成
- プロンプト、応答、および単純なエージェントの動作のテスト
エージェントとツール、データへの接続
- APIおよび関数呼び出しによるツール使用の有効化
- 根拠に基づいた応答のためにビジネスデータへエージェントの接続
- 信頼性、関連性、および応答品質の向上
エージェントのデプロイと運用
- Google Cloud上のエージェントソリューションのデプロイオプション
- エージェント性能の監視、ログ記録、および基本的な評価
- セキュリティ、アクセス制御、および責任あるAIに関する考慮事項
実践ワークショップと次のステップ
- 現実的なビジネスユースケース向けの簡単なエージェントの構築
- 設計上の選択と改善機会の変更
- パイロットプロジェクトおよびさらなる学習のための次のステップの計画
要求
- クラウドコンピューティングの概念とWebアプリケーションに関する基本的な理解
- API、JSON、およびGoogle Cloudサービスまたは類似のクラウドプラットフォームの経験
- Python、JavaScript、またはその他のモダンな言語での基本的なプログラミング経験
対象者
- Google Cloud上でAIエージェントを構築したい開発者
- エージェントベースのアプリケーションを探求している技術リードやソリューションアーキテクト
- Vertex AIのエージェント機能に関する実践的な経験を積みたいデータおよびAI専門家
7 時間