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期間 14 時間
コース概要
Mistral AIエコシステムへの導入
- Mistralモデル(Medium 3、Le Chat Enterprise、Devstral)の概要
- エージェント型AIエコシステムにおけるポジショニング
- 主要機能と差別化要素
エージェント設計の原則
- AIエージェントとは何か
- エージェントの役割、メモリ、ツールの定義
- エンタープライズ向けと開発者中心のエージェント
Mistral Medium 3によるハンズオン実践
- モデルのセットアップと設定
- 推論チューニングと最適化
- マルチモーダルおよびコーディングワークフロー
Devstralによる構築
- コードファーストのエージェント設計
- コード理解のためのDevstralの統合
- エンジニアリングアシスタントのベストプラクティス
Le Chat Enterpriseの統合
- エンタープライズエージェント向けLe Chatのデプロイ
- RBAC、SSO、コンプライアンスの統合
- エンタープライズアプリとデータストアの接続
エンドツーエンドのエージェントワークフロー
- Mistral Medium 3、Devstral、Le Chatの組み合わせ
- マルチツールワークフローの構築(コネクタ、API、データソース)
- グラウンディングとRAGパターン
デプロイとガバナンス
- セルフホスティングとAPIデプロイの比較
- モニタリング、ログ記録、オブザーバビリティ
- コスト、パフォーマンス、コンプライアンスの考慮事項
まとめと次のステップ
要求
- Pythonプログラミングの基礎知識
- 機械学習ワークフローの経験
- APIおよびモデル統合への慣れ
対象者
- AIエンジニア
- ソリューションアーキテクト
- 応用MLチーム
- プロダクト開発者