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コース概要

GPT-5および開発者向け機能の概要紹介

  • GPT-5の主要な機能、マルチモーダリティ、エージェント機能について解説する
  • 適切なモデルの選定方法や料金体系・利用制限に関する理解を深める
  • 倫理的配慮および企業環境でのガバナンスの取り扱いについて学ぶ

信頼性の高い出力を得るためのプロンプト設計とシステム構築

  • プロンプト作成パターン、システムメッセージ、コンテキスト設計について解説する
  • 思考過程を明示するアプローチと簡潔な表現の比較、少数サンプルを用いた手法の違いを理解する
  • プロンプトの検証方法および評価基準の設定法について学ぶ

API・SDK・ローカル開発環境の構築

  • GPT-5 APIの呼び出し方法、SDK利用時の認証およびシークレット管理について説明する
  • ローカル環境での開発手法、応答内容を模擬する仕組み、サンドボックスの活用を解説する
  • バージョン管理やリクエスト/レスポンスの構造定義、エラーハンドリングの実装法について学ぶ

エージェントおよびツール連携機能の構築

  • 安全なエージェントアーキテクチャやツールインターフェースの設計手法について述べる
  • リクエストのルーティング、オーケストレーション、フォールバック戦略の考え方を理解する
  • 使用頻度制限や並列処理の管理、トランザクション要件に関する取り扱いを学ぶ

テスト・評価・妥当性検証手法

  • プロンプトや振る舞いを検証するための自動化されたテスト群について説明する
  • レッドチームによるテスト、ファズテスト、対抗例作成などの手法を学ぶ
  • 正確性やハルシネーション発生率、ユーザーの満足度を示す評価指標について理解する

デプロイメント・監視・可観測性の実現方法

  • モデルを活用した機能のCI/CDフローや段階的リリース手法について解説する
  • プロンプト単位でのログ記録、追跡、テレメトリ収集といった可観測性向上策を紹介する
  • アラート設定やSLA要件への対応方法、インシデント対応の手順について学ぶ

セキュリティ・プライバシー・コスト最適化手法

  • データ取り扱い方針、個人情報の保護策およびコンテキスト情報の適切な処理法を述べる
  • アクセス制御や監査体制、各種規制要件への対応方法について解説する
  • トークン使用量の最適化手法、バッチ処理およびキャッシュ戦略の実践法を学ぶ

まとめおよび今後の展望

要求

  • PythonやJavaScriptなどのプログラミング言語の知識があること
  • REST APIやSDKを利用した経験があること
  • 機械学習/AIに関する基本的な知識およびJSONデータ構造に通じていること

対象者

  • ソフトウェアエンジニア
  • 機械学習エンジニア
  • DevOps/SREエンジニア
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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