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コース概要
LangChain入門
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LangChainの概要およびその目的について解説する。
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開発環境の設定方法を学ぶ。
大規模言語モデル(LLM)の基礎
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LLMと従来型モデルの違いについて説明する。
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LLMが持つ能力および限界点を理解する。
LangChainのコンポーネントとアーキテクチャ
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LangChainの主要コンポーネントについて説明する。
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全体的なアーキテクチャおよび作業フローの仕組みを解説する。
LLMとの連携処理
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GPT-4などのLLMとLangChainの接続方法を習得する。
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特定用途向けチェーンの構築方法を学ぶ。
モジュール化されたアプリケーションの開発
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LangChainを用いて再利用可能なモジュール部品を作成する方法を説明する。
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異なるアプリケーション間で共通のコンポーネントを共有活用できるようになる。
LangChain実践演習
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実際にコードを書きながら練習する機会を用意する。
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LangChainベースのサンプルアプリケーション開発にも取り組む。
高度なLangChain機能の活用
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より高度な機能群を探求していきます。
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複雑な用途向けにカスタマイズする方法も学びます。
最適な開発パターンとベストプラクティス
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LangChainを用いる際のプログラミング手法や注意点を説明する。
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AI対応アプリケーション設計における最適パターンも紹介します。
問題解決テクニック
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LangChainベースのアプリケーションで発生しがちな不具合を把握する方法について説明する。
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デバッグ手法や解決策も詳細に解説します。
総括と今後の展望
要求
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Pythonプログラミングに関する基礎知識があること
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AIの概念および大規模言語モデルについての理解があることが望ましい
対象者
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開発者
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ソフトウェアエンジニア
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AIに興味のある方々
14 時間