お問い合わせ
 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、価格設定と制限事項の理解
  • 倫理的配慮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、ファウスット(少数ショット)手法
  • プロンプトのテストと受け入れ基準の設定

API、SDK、ローカル開発ワークフロー

  • GPT-5 APIの呼び出し、SDKの利用、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、サンドボックス環境
  • バージョニング、リクエスト/レスポンスのスキーマ、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、並行制御、トランザクションの考慮事項

テスト、評価、検証

  • プロンプトおよび動作のための自動テストスイート
  • レッドチーム、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、監視、オブザーバビリティ

  • モデル対応機能向けの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ギング、トラシング、テレメトリ
  • アラート、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(個人識別可能情報/健康情報)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、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またはJavaScriptなどの少なくとも1つのプログラミング言語に関する理解
  • REST APIまたはSDKの呼び出し経験
  • ML/AIの概念およびJSONデータ構造に関する基礎的な知識

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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (2)

今後のコース

関連カテゴリー