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コース概要
エージェントAIの概要とブートキャンプ全体の流れ
- エージェントAIの基本概念および本講座の構成内容を把握する。
- 使用ツールやフレームワーク、必要な依存関係について確認する。
- プロジェクト設定およびチーム協働におけるベストプラクティスを学ぶ。
プロジェクト1:プロンプト指向型推論機能を持つインテリジェントアシスタント
- タスク遂行向けの対話型エージェントを設計する。
- 論理的な推論や意思決定を行うための構造化されたプロンプトを用いる。
- Jupyter Notebook上で開発・検証を実施する。
プロジェクト2:文書解析および要約生成エージェント
- PDFやテキストファイルからデータを抽出し、要約を作成する。
- LangChainを用いて文書の取り込みおよび検索機能を実装する。
- 構造化・非構造化データから経営者向けレポートを作成する。
プロジェクト3:業務自動化用ツール連携型エージェント
- 外部APIを統合し、反復的な業務プロセスを自動化する。
- 複数の処理ステップをエージェントループによって管理する。
- 実際のビジネス業務向けの小型自動化アシスタントを構築する。
プロジェクト4:データ分析および知見抽出エージェント
- エージェントをCSVファイルやSQLデータベース、APIなどの情報源に接続する。
- PythonおよびAIのサポートを受けながら探索的データ分析を行う。
- 視覚的にわかりやすい知見表示用ダッシュボードを作成する。
プロジェクト5:複数エージェントの協働および連携処理
- タスク委譲を目的として複数のエージェントを調整する。
- コントローラーとワーカーの構成からなるアーキテクチャを設計する。
- 複数エージェントシステムのプロトタイプを展開・検証する。
総括および今後の取り組みについて
- 各グループによるプロジェクト発表と相互フィードバック。
- 最適化やスケーリング戦略に関する討議。
- 今後の学習および実験に役立つ参考資料の紹介。
要求
- Pythonプログラミングにおける中級レベルのスキル
- AIや機械学習の基礎理論に関する知識
- APIおよびデータ処理フローに対する基本的な理解
対象者
- 実践的なAIプロジェクトの構築を目指すエンジニアや開発者
- エージェントAIにおける迅速なプロトタイピング能力の習得を目指す技術チーム
- AI統合およびパイロットプログラム開発に携わる実務者
21 時間
お客様の声 (3)
トレーナーは忍耐強く、とても親切です。彼はその分野に精通しています。
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
コース - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
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知識と実践の良いバランス
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Agentic AI for Enterprise Applications
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Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
コース - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
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