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AI Development

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AI Agent Development

全ての人々のための大規模言語モデル LLM Part 6 - プロジェクトで学ぶ LangGraph を利用した AI エージェント実装

LangGraph를 이용하여 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용하여 실용적인 AI 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.

  • aischool
ai활용
ai프로젝트
실습 중심
LangGraph
AI Agent
LangChain
openAI API
RAG

こんなことが学べます

  • 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!

プロジェクトを通じてさまざまなAIエージェントを作成しながら
LangGraphを使った実用的なAIエージェントの実装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。

  • ✅LangGraphライブラリを使用してAIエージェントを実装する方法を学びます。
  • ✅さまざまなプロジェクトを通じてAIエージェントを実装する方法を学びます。

実装プロジェクトの紹介😊

AIニュースサービス - 海外ニュースの翻訳とまとめ
AIを利用して海外ニュース記事をクロールした後、韓国語の翻訳と要約、
キーワード抽出、 感情分析などを行い、パフォーマンスを評価してみます。

YouTubeのサマリーサービス - YouTubeのビデオ翻訳とまとめ
AIを使ってYouTubeのビデオスクリプトをクロールした後、韓国語の翻訳と
コンテンツの概要を進め、パフォーマンスを評価します。

ネイバーブログ投稿作成サービス - 自動化されたブログを書く
AIを使ってネイバーブログ投稿の目次を作成した後
自動化されたブログの書き込みを進め、パフォーマンスを評価します。

マーケットサマリーサービス - 株式市場の主な情報サマリー
AIを使用して株式市場の主な情報をクロールした後
概要と視覚化を進め、パフォーマンスを評価します。

どんな方のための講義ですか?

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


選手コース✅

👋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&A 💬

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。

こんな方に
おすすめです

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

こんにちは
です。

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  • 멍멍이망고님의 프로필 이미지
    멍멍이망고

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    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!

    • 용용용!!님의 프로필 이미지
      용용용!!

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