Pythonによるフルスタック生成AIとAIエージェント

人工知能が単純なチャットインタフェースから自律システムへと進化するにつれて、エンドツーエンドのAIアプリケーションを構築できる開発者への需要が急増している。基本的なプロンプトを超えて、推論し、ツールを使い、外部データにアクセスできる知的エージェントを構築したいなら、現代のAIエンジニアリングにおける堅固な基盤が必要である。 テキストベースのこのコースでは、PythonとAI用語の絶対的な基礎から、プロダクション用の生成的AIシステムの設計、テスト、デプロイまでを指導します。明確な書面による説明、構造化されたコードウォークスルー、概念的な分解を通じて、複雑な現実世界の問題を解決する検索拡張生成 (RAG) パイプラインとマルチエージェントワークフローのアーキテクチャを学ぶことができます。 学ぶことは また，トークン化，埋め込み，大言語モデル（ＬＬＭ）などの基本的なＡＩ概念を理解し，トランスフォーマーアーキテクチャが情報を処理する方法を理解する。 タイプヒント，構造化データ検証用のＰｙｄａｎｔｉｃ，高性能アプリケーション用のａｓｙｎｃ／ａｗａｉｔ構文を用いた現代的Ｐｙｔｈｏｎ開発を実践する。 また，ベクトルデータベースを用いた検索増強生成（ＲＡＧ）パイプラインを構築し，カスタムデータセットからコンテキストをクエリし検索する。 また，ＬａｎｇＣｈａｉｎとＬａｎｇＧｒａｐｈを用いて，複雑な状態フルなワークフローを管理するための自律型ＡＩエージェントとマルチエージェントシステムを設計した。 また、Dockerを使用して安全なコンテナ化環境を構成し、AIサービスのシームレスな展開とスケーラビリティを確保します。 また，モデル応答の信頼性を保証するために，高度なプロンプト工学技術と構造化出力スキームを適用した。 まず、Pythonの基本的な用語、Pythonの基本的な機能、言語モデルの基本的な機構を説明し、それからプロンプティング、ベクトル検索、エージェント状態管理、コンテナ化展開戦略などを説明する構造化テキストの授業を通して進めます。 生成的ＡＩの世界に入るための明確でテキストに焦点を当てた経路を望む初心者とＡＩエンジニア志望者向けに設計された。 次世代の知的ソフトウェアを駆動するツールとアーキテクチャをマスターするために今日から読み始めてください。