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 期間 14 時間

コース概要

GPT-5と開発者機能の紹介

  • GPT-5の主要機能、マルチモーダル性、エージェント機能
  • モデルの選択、価格設定と制限の理解
  • 倫理的考慮事項とエンタープライズ・ガバナンス

信頼できる出力のためのプロンプトエンジニアリングとシステム設計

  • プロンプトパターン、システムメッセージ、コンテキストエンジニアリング
  • Chain-of-thought(思考連鎖)と簡潔なプロンプト、ファインショット技法の比較
  • プロンプトのテストと受入基準の設定

API、SDK、ローカル開発ワークフロー

  • GPT-5 APIの呼び出し、SDKの使用、認証とシークレット管理
  • ローカル開発、レスポンスのモック、サンドボックシング
  • バージョニング、リクエスト/レスポンススキーマ、エラー処理

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
  • レートリミット、並行制御、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ための自動化テストスイート
  • レッドチーミング、ファジテスト、敵対的サンプル
  • 精度、ハルシネーション率、ユーザー満足度の指標

デプロイメント、監視、オブザーバビリティ

  • モデル搭載機能向けのCI/CDパターンとカナリアリリース
  • プロンプトレベルのオブザーバビリティのためのログ記録、トレース、テレメトリ
  • アラート設定、SLAの考慮事項、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

  • データ処理、PI/PHI(個人情報/医療情報)の考慮事項、コンテキストの無害化
  • アクセス制御、監査、コンプライアンスチェックポイント
  • トークン使用量の最適化、バッチ処理、キャッシュ戦略

まとめと次のステップ

要求

  • PythonやJavaScriptなど、少なくとも1つのプログラミング言語の理解
  • REST APIまたはSDKの呼び出し経験
  • ML/AIの概念およびJSONデータ構造への基本的な習熟

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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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