コース概要

エージェント型AIの概要とブートキャンプの概観

  • エージェント型AIとブートキャンプの構造の理解
  • ツール、フレームワーク、および依存関係のレビュー
  • プロジェクト設定と協力のためのベストプラクティス

プロジェクト1: プロンプト指向推論に基づくインテリジェントアシスタント

  • タスクベースの会話型エージェントの設計
  • 推論と意思決定のための構造化プロンプトの使用
  • Jupyter Notebookでの構築とテスト

プロジェクト2: 文書分析と要約エージェント

  • PDFおよびテキストファイルからのデータ抽出と要約
  • LangChainを使用した文書取り込みと検索
  • 構造化されたコンテンツと非構造化コンテンツから実行可能なレポートの生成

プロジェクト3: ワークフロー自動化用のツール使用エージェント

  • 外部APIとの統合と反復的なタスクの自動化
  • エージェント型ループを介したマルチステッププロセスの管理
  • 実際のビジネスワークフロー用に小さな自動化アシスタントの構築

プロジェクト4: データ分析と洞察生成エージェント

  • エージェントをデータソース(CSV、SQL、またはAPI)に接続する
  • PythonとAI支援を使用した探査的データ分析の実施
  • 可視化された洞察とパフォーマンスダッシュボードの作成

プロジェクト5: 複数エージェントの協調とオーケストレーション

  • タスク委任のための複数エージェントの調整
  • コントローラー-ワーカー構造の設計
  • プロトタイプマルチエージェントシステムの展開とテスト

総括と次のステップ

  • プロジェクトプレゼンテーションとピアフィードバック
  • 最適化とスケーリング戦略の議論
  • 継続的な学習と実験のためのリソース

要求

  • Pythonプログラミングの中級レベルの知識
  • AIまたは機械学習の基本的な理解
  • APIとデータ処理ワークフローに関する知識

対象者

  • 実践的なAIプロジェクトを構築したいエンジニアや開発者
  • エージェント型AIにおける迅速なプロトタイピングスキルを求めている技術チーム
  • AI統合とパイロットプログラム開発に関与している実務家
 21 時間

参加者の人数


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