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期間 21 時間
コース概要
Agentic AI入門とブートキャンプ概要
- Agentic AIの理解とブートキャンプの構造
- ツール、フレームワーク、依存関係のレビュー
- プロジェクトセットアップとコラボレーション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を備えたインテリジェントアシスタント
- タスクベースの対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:ドキュメント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によるドキュメントのインジェストとリトリーバル
- 構造化・非構造化コンテンツからの経営報告書の生成
プロジェクト3:ワークフロー自動化のためのツール使用エージェント
- 外部APIの統合と反復タスクの自動化
- アジェンティックループを通じたマルチステッププロセスの管理
- 実ビジネスワークフローのための小さな自動化アシスタントの構築
プロジェクト4:データ分析とインサイト生成エージェント
- エージェントをデータソース(CSV、SQL、またはAPI)への接続
- PythonとAI支援による探索的データ分析の実施
- 視覚的なインサイト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:マルチエージェント協働とオーケストレーション
- タスク委譲のための複数エージェントの調整
- コントローラー-ワーカーアーキテクチャの設計
- プロトタイプのマルチエージェントシステムのデプロイとテスト
まとめと次のステップ
- 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習熟度
- AIまたは機械学習原理の基本的な理解
- APIとデータ処理ワークフローの知識
対象者
- 応用AIプロジェクトの構築を目指すエンジニアや開発者
- Agentic AIにおける迅速なプロトタイピングスキルを求める技術チーム
- AI統合やパイロットプログラム開発に関わる実務者
お客様の声 (1)
最も価値があった点は3つです。 まず、AIを活用した実践的なデータ分析タスクです。ただ単純にコピー&ペーストするのではなく、学んだ知識を自ら応用して作業を実行できた点が非常に意義深かったです。 次に、スキル、エージェント、MCP、APIといった、業界で広く使われている用語の定義が明確になったことです。これらの仕組みを理解したことで、AIを積極的に試すことの自信が大きく高まりました。 最後に、AIの仕組みや、できること・できないことに対する先生のご解説です。特に「80/20の法則」は、これからもずっと心に残る貴重な教えです。 さらに、これまで教えていただいた内容をすべて書面で手元に残せ、いつでも簡単に参照できる形になっていることも、大きなメリットと感じています。
Lieven Hofmann - Transport & Environment
コース - Hands-On Agentic AI Bootcamp: Build 5 Real Projects in Python
機械翻訳