
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
AISchool
LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.
중급이상
LLM, Llama, 딥러닝
LangGraph를 이용하여 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용하여 실용적인 AI 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.
LangGraphでAIエージェントを実装する方法
多様な実用的なAIエージェントを実装する方法
AIエージェントの実用的な活用事例
多様なAIエージェントアーキテクチャ
テック業界のメガトレンドAIエージェント!
さまざまなプロジェクトで実用的なAIエージェントを実装する方法を学びましょう!
さまざまな実用的なAIエージェントを作成しながら、LangGraphを使用してAIエージェントを作成する方法を次々と学習します。
実用的なAIエージェントを作ってみたい方
LangGraphを利用して独自のAIエージェントを作成したい方
LangGraph実装能力を向上させたい方
最新LLMモデルを利用したサービスを開発してみたい方
👋本講義は、Python、自然言語処理(NLP)、LLM、ランチェイン(LangChain)、LangGraphの選手知識が必要な講義です。必ず以下の講義を先に受講するか、それに準ずる知識を備えた後、本講義を受講してください。
Q. プロジェクトを通じて LangGraph を使った AI エージェントの実装方法を学習すれば良い点は何ですか?
LangGraphは複雑なAIエージェントを柔軟に構成できる強力なフレームワークで、最近AIエージェント開発の重要なツールとして注目されています。
プロジェクトに基づいてLangGraphを学習すると、次のような利点があります。
1.本番中心の学習:
単に理論を学ぶのにとどまらず、直接動作するAIエージェントを作ってみながら、実務感覚を身につけることができます。実務にすぐに投入可能な能力を積むことができます。
2.複雑なエージェントロジック設計経験:
LangGraphを使用すると、マルチステップ推論、分岐処理、状態ベースのフローなどの複雑なロジックを視覚的に明確に設定できます。これにより、高度なエージェントを設計および実装する能力を向上させることができます。
3. LangChainエコシステムの理解の拡大:
LangGraphはLangChainベースで動作するため、自然にLangChainのコアコンセプトとさまざまなツールの活用法も一緒に習得できます。
4.最新技術のトレンドを習得する:
AIエージェントは今後様々なサービスに適用される重要な技術です。 LangGraphはこの流れの中で急速に広がっているツールで、あらかじめ覚えておくと競争力を高めることができます。
5.ポートフォリオとして利用可能:
プロジェクトを通じて作った結果物は自分だけのポートフォリオとして活用でき、就職やキャリア転換時に強力な武器になります。
Q. 選手の知識が必要ですか?
この「すべてのための大規模言語モデルLLM Part 6 - プロジェクトとして学ぶLangGraphを使用したAIエージェントの実装」講義では、LangGraphライブラリとLLMを使用してAIエージェントを実装するプロジェクトの実践を取り上げています。したがって、Python、自然言語処理、LLM、LangChain、LangGraphの基礎知識を持っているという仮定の下で講義が行われます。したがって、選手の知識が不足している場合は、必ず先行講義である「 みんなのための大規模言語モデルLLM Part 5 - LangGraphで自分だけのAIエージェントを作る」講義を先に受講してください。
学習対象は
誰でしょう?
LangGraphを使って自分だけのAIエージェントを作ってみたい方
ディープラーニングの研究関連職種への就職を希望される方
人工知能/ディープラーニング関連の研究を進めたい方
人工知能(AI)大学院を準備中の方
実用的なAIエージェントを実装してみたい方
前提知識、
必要でしょうか?
Python 使用経験
事前講義【みんなのための大規模言語モデルLLM Part 5 - LangGraphで自分だけのAIエージェントを作る】受講経験
8,845
受講生
641
受講レビュー
350
回答
4.6
講座評価
29
講座
全体
37件 ∙ (7時間 27分)
全体
2件
4.5
2件の受講レビュー
受講レビュー 5
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平均評価 5.0
修正済み
5
선수강의인 LangGraph 강의를 수강했다면 정말 가볍게 볼 수 있는 내용입니다. 선수 강좌에서는 논문을 참고하며 다양한 아키텍처를 구현하면서 학습이 잘 됐는데, 오히려 현 강의에서는 간단한 그래프 위주의 내용이어서 김이 조금 샌 부분이 있습니다. 현 강의는 시중에서 제공되는 다양한 AI서비스를 따라서 구현하는 클론 프로젝트 중심인데, 그만큼 시중에 있는 AI 서비스가 생각보다 간단한 것이라고 생각해도 될 것 같네요. 공부가 목적이라면 선수 강의를 더 추천하고, 실무에 쉽고 효율적으로 바로 써먹는 것이 목적이라면 현 강의가 더 좋아보이긴 합니다! 그리고 강의를 진행하시면서 결과를 단순히 확인하거나 비교만 하는 과정에서 쭉 읽어나가시기만 하는 부분이 꽤 많았는데, 학습하는 입장에서는 비효율적으로 느껴졌습니다. 그래도 그런 부분은 알아서 스킵하면서 필요한 부분 잘 참고하면서 수강 했습니다. 좋은 내용 감사해요!
受講レビュー 10
∙
平均評価 4.5
¥9,076
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