コース概要

Mistral AIエコシステムの紹介

  • Mistralモデル(Medium 3、Le Chat Enterprise、Devstral)の概要
  • エージェンティックAIエコシステムでの位置づけ
  • 主な特徴と差別化ポイント

AIエージェントの設計原則

  • AIエージェントとは何か
  • エージェントの役割、記憶、ツールの定義
  • エンタープライズ対応エージェントと開発者中心のエージェント

Mistral Medium 3の実践

  • モデルのセットアップと設定
  • 推論の調整と最適化
  • マルチモーダルおよびコーディングワークフロー

Devstralで開発

  • コードベースのエージェント設計
  • Devstralを用いたコード理解の統合
  • 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

  • 企業向けエージェントでのLe Chatの展開
  • 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への接続

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
  • 複数ツールワークフローの構築(コネクター、API、データソース)
  • グラウンディングとRAGパターン

展開とガバナンス

  • 自己ホスティングとAPI展開の選択
  • 監視、ログ、可観測性
  • コスト、パフォーマンス、コンプライアンスの考慮点

まとめと次のステップ

要求

  • Pythonプログラミングの理解
  • 機械学習ワークフローの経験
  • APIとモデル統合の知識

対象者

  • AIエンジニア
  • ソリューションアーキテクト
  • 応用機械学習チーム
  • 製品開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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