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コース概要
GPT-5と開発者機能の概要
- GPT-5の主要な機能、マルチモダリティ、エージェント機能
- モデルの選択、価格設定と制限の理解
- 倫理的な配慮とエンタープライズガバナンス
信頼性のある出力のためのプロンプト設計とシステム設計
- プロンプットパターン、システムメッセージ、コンテキストエンジニアリング
- 思考チェーン対簡潔なプロンプト、ショット数が少ない技術
- プロンプトのテストと受け入れ基準の確立
APIs, SDKs, およびローカル開発ワークフロー
- GPT-5 API呼び出し、SDKの使用、認証とシークレット管理
- ローカル開発、レスポンスのモッキング、サンドボックス化
- バージョン管理、リクエスト/レスポンススキーマ、エラーハンドリング
エージェントとツール統合の構築
- 安全なエージェントアーキテクチャとツールインターフェースの設計
- ルーティング、オーケストレーション、フォールバック戦略
- レート制限、並列処理制御、トランザクション的な考慮事項
テスト、評価、検証
- プロンプトと動作の自動テストスイート
- レッドチーム、ファズテスト、対立的な例
- 精度、幻覚率、ユーザーサティスファクションのメトリックス
デプロイメント、監視、観測可能性
- モデル有効機能とカナリーリリースのCI/CDパターン
- プロンプトレベルの観測可能性のためのログ、トレーシング、テレメトリ
- アラート、SLA考慮事項、インシデント対応
セキュリティ、プライバシー、コスト最適化
- データハンドリング、PI/PHIの考慮事項、コンテキストのサニタイズ
- アクセス制御、監査、準拠チェックポイント
- トークン使用の最適化、バッチ処理、キャッシング戦略
まとめと次回ステップ
要求
- PythonやJavaScriptなどのプログラミング言語の理解
- REST APIやSDK呼び出しの経験
- ML/AI概念とJSONデータ構造の基本的な知識
対象者
- ソフトウェアエンジニア
- MLエンジニア
- DevOps / SREエンジニア
14 時間
お客様の声 (1)
講師は明確な説明を提供し、トピックは非常に関連性が高かったです。
Madalina Spanu
コース - Future-Ready HR: Unlocking AI’s Potential in People Operations
機械翻訳