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[コースのおすすめ] @DeepLearningAI「エージェントAI」：自律型インテリジェントエージェント構築の実践ガイド Andrew Ngが指導するこのコースは、エージェントAIの中核概念と実践に焦点を当てています。学習者は基本原則から始め、複雑なタスクを自律的に計画し、反復的に実行できるインテリジェントエージェントシステムを構築できます。LLMとツールを統合し、人間のような複数ステップのワークフローをシミュレートすることで、シンプルな生成から本番環境への展開まで、エンドツーエンドの自動化を実現します。このコースは実用性を重視しており、Pythonコードで設計パターンを実装することでフレームワークへの依存を回避し、拡張前にゼロから構築できるため、ソフトウェア開発にAIを統合したい実務家に最適です。 主な学習目標: このコースでは、インテリジェント エージェント システムの 4 つの設計パターンを習得できます。 • リフレクション: AI が出力を自己検査し、自動コードレビューなどの反復的な最適化を行って品質を向上できるようにします。 • ツールの使用: データベース、API、Web 検索、コード実行などの外部ツールに接続して、テキスト生成以外の AI の機能を拡張します。 • 計画: 複雑なタスクを実行可能なステップに分割し、動的に調整します。 • マルチエージェントコラボレーション: 複数の専門エージェント間の分業を調整してワークフローを処理します。 さらに、ビジネス プロセスを分析してインテリジェント エージェント ワークフローに変換する方法、テスト フレームワークを構築して体系的なエラー分析を実行する方法、展開を最適化して安定した運用環境を確保する方法も学習します。 コース構造は 5 つのモジュールに分かれており、学生は自分のペースを設定できます。 1. 基礎と考察: インテリジェント エージェントの概念を紹介し、自己反復メカニズムを実践します。 2. ツールの統合: API と外部サービスの接続を調査します。 3. 計画と実行: 動的な適応を実現するためにタスクを分解します。 4. マルチエージェントシステム：協調フレームワークの設計。 5. 評価と最適化: パフォーマンス メトリック、エラー診断、および展開戦略。 各モジュールでは、理論的な説明、コード例、ケーススタディを組み合わせて、完全なアプリケーションを段階的に構築できるようにします。 コースの住所