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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
お客様の声 (2)
指示文においてガードレールを適切に組み込み、プロンプトを構築する正しい方法。
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
コース - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
機械翻訳
オーディエンスの提案に応じて柔軟に対応できる。つまり、その場でリアルなAIエージェントのシナリオを構築できる能力。
Brett McLaren - Zoll Itamar
コース - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
機械翻訳