生成AIとマルチエージェントシステムの基礎

AIが単純なチャットボットを超えて進化するにつれて、複数の専門エージェントを連携させる能力は、複雑な現実世界の問題を解決するための標準となりつつあります。このコースでは、自律型システムと高度なAIアーキテクチャの世界への明確なテキストベースの道筋を提供し、異なるAIエンティティが共通の目標を達成するためにどのように協力できるかに焦点を当てます。 基本的なプロンプトの理解から、データを自律的に検索、推論、実行できる協調的なエージェントネットワークの設計へと移行します。このプログラムの終了時には、単純なテキスト生成をはるかに超える洗練されたAIワークフローを構築するための知識を習得できます。 学習内容： - Generative AIと最新の言語モデルアーキテクチャの核となる原則を理解する。 - 外部データソースとAIモデルを接続するためのRetrieval-Augmented Generation (RAG)を実装する。 - 情報検索を改善するために、セマンティック検索技術とベクトルデータベースの概念を適用する。 - タスクを計画し、外部ツールと対話できる自律型エージェントを設計する。 - 専門化されたエンティティが協力して複雑な問題を解決するマルチエージェントワークフローを構築する。 - エージェントの推論と意思決定に特化したプロンプトエンジニアリングパターンを実践する。 このコースは、RAGパイプラインの仕組みと、複数の自律型エージェントを編成するために必要なロジックに進む前に、必須の用語と基礎的なAIの概念から始まります。複雑なAIシステムで状態とメモリを管理する方法を示す、文章による説明とコード例を通じて学習を進めます。 このコースは、マルチエージェントシステムに不慣れで、前提条件なしでこの分野への体系的な入門を望む技術学習者および開発者を対象としています。今日から次世代の協調型AIシステムの構築を始めましょう。