
生成AIの基礎と動作原理の理解
YoungJea Oh
¥6,915
中級以上 / Python, openai, multimodal, AI, transformer
4.8
(106)
ディープラーニングを活用した生成AIモデルの作動原理を理解し、実習を通じて活用方法を習得します。
中級以上
Python, openai, multimodal
単に回答を生成するだけのチャットボットを超え、自ら判断してツールを呼び出し、多段階の業務を遂行する自律型AIエージェントを直接実装します。OpenAI Agents SDKのTool Calling、Handoff、Guardrail、Session、Tracingから、MCPを活用した外部ツール・データベース連携、LangChainとDeep AgentsのPlanning、Subagents、Filesystem、Memoryまで、段階的な実習を通じて習得します。最終的に、実際の業務に適用可能なツール連動型AIエージェントの設計と実装能力を身につけることを目標とします。
32名 が受講中です。
難易度 中級以上
受講期間 無制限
OpenAI Agents SDKでツールを自ら選択し実行する自律型AIエージェントの実装
MCPサーバーとクライアントを構築し、外部システムをAIエージェントに接続
LangChainベースのTool Calling・Memory・Structured Output Agent開発
Deep Agentsで複雑な長期タスクを遂行するAgentの構築
ウェブで実際に使用できるMCPベースのAIエージェントアプリケーションの完成
Flask・MCP・Databaseを連動させたWebベースのAI Agentアプリケーションの完成
OpenAI Agents SDK · MCP · LangChain Deep Agentsで学ぶ自律型AIエージェント構築の実践。
まずOpenAI Agents SDKを利用してAgentとToolを作成し、Handoff、Guardrail、Structured Output、Session、Tracingなど、実際のAgentアプリケーションに必要なコア機能を段階的に習得します。付属の教材でも、Agent、Handoff、Guardrail、Function Tools、Session、TracingをAgents SDKの主要な構成要素として扱っています。
次のステップでは、MCP(Model Context Protocol)を利用して、AIエージェントをデータベースや外部システムに接続します。MCPは特定のフレームワークに依存せず、Claude、Cursor、LangChain、OpenAI SDKなどの多様なエージェント環境で同じサーバーのツールを使用できるようにする標準的な接続方式です。
最後に、LangChainとDeep Agentsを活用して、単純なTool Callingを超え、Planning, Subagents, Filesystem, Context Management, Long-term Memoryを使用する複雑なAgentシステムまで拡張します。
OS: Windows 10/11 推奨、macOSおよびLinuxでも実習可能
開発環境: Python 3.12、Anaconda(またはMiniconda)、Visual Studio Codeを使用
必須アカウント: OpenAI APIが利用可能なアカウントおよびAPIキーが必要
ネットワーク: OpenAI APIおよびPythonパッケージのインストールのためのインターネット接続が必要
PC推奨スペック: メモリ8GB以上推奨、空きディスク容量5GB以上
特別なGPUは必要なく、一般的なノートPCやデスクトップPCで実習可能です。
講義内容をまとめたPPT/PDF教材を提供します。
OpenAI Agents SDK、MCP、LangChain、Deep Agentsの実習に使用するPythonサンプルコードを提供します。
実習コードはGitHub Repositoryを通じてダウンロードいただけます。
FlaskベースのWeb Agent、MCP Server/Client、SQLite Databaseなど、講義で使用する完成例および段階別実習コードが含まれています。
実習環境構築のためのrequirements.txtおよび関連設定ファイルを提供します。
Pythonの基本文法と関数に関する基礎知識が必要です。
ChatGPTおよびLLMの基本概念を理解していると、講義の理解に役立ちます。
LangChain、MCP、OpenAI Agents SDKに関する事前経験は必須ではありません。講義で基本概念から段階的に扱います。
実習ではOpenAI APIを使用するため、少額のAPI利用料が発生する場合があります。
学習対象は
誰でしょう?
ChatGPTは使ってみたものの、実際にAIエージェントをどのように実装すべきか分からず困っている開発者
既存のLLM・RAGアプリケーションをTool CallingとMCPベースのエージェントへ拡張したい開発者
社内データベース・API・業務ツールをLLMと連携させ、業務自動化を実現したい開発者
OpenAI Agents SDK、LangChain、Deep Agentsを比較しながら、実務型のAgent開発手法を習得したいAI・バックエンドエンジニア
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの基本文法と関数に関する基礎知識が必要です。
ChatGPTなどの生成AIとLLMの基本概念を知っておくと、学習に役立ちます。
インフラン認証
キャリア認証
5,148
受講生
493
受講レビュー
160
回答
4.8
講座評価
20
講座
30年以上のIT現場での経験を活かし、人工知能・Python分野を教えるAI専門講師です。ディープラーニング、NLP、LLMファインチューニング、LangChain/LangGraphベースのAIエージェント、AI駆動開発(AIDD)など、実務中心のカリキュラムを開発・講義しています。現代建設電算室、サムスンSDS、韓国シティ銀行で培った30年以上の開発・運用経験を、臨場感あふれる講義で伝えています。現在はKOSA、KOSTA、KITRIなどで人工知能コースを担当しています。
ホームページアドレス: https://ironmanciti.github.io/
全体
51件 ∙ (9時間 15分)
講座資料(こうぎしりょう):
23. エージェントの可視化
08:19
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