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AI Agent・LLMのための実践Decision AI:Laya判断モデルとHuman-in-the-Loop

AIが状況を判断し、適切な行動を選択するDecision AIの構造を学びます。JEV Decision ModelとオープンソースのLayaモデルを実践しながら、confidenceに基づく判断、ポリシー連携、Human Reviewの設計まで、実務への適用方法を身につけます。自身の業務で繰り返し行われる意思決定を自動化するための検証フレームワークを、自ら設計します。

7名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

infrastructure
infrastructure
agents
agents
AI
AI
Business Problem Solving
Business Problem Solving
AI Agent
AI Agent
infrastructure
infrastructure
agents
agents
AI
AI
Business Problem Solving
Business Problem Solving
AI Agent
AI Agent

受講後に得られること

  • Decision AIの判断メカニズムと、信頼度に基づくHuman-in-the-Loop構造を理解する

  • Layaモデルの実行とコード規則・ポリシーの連携による実践的な判断システムの実装

  • 業務意思決定自動化のための評価・検証フレームワーク設計

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AI判断システムを業務に導入しようとする企画担当者およびPM

  • Human-in-the-Loop AIの構造を学びたいAI開発者

  • 反復的な意思決定業務を自動化しようとする実務担当者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的なAIの概念とLLMの動作原理に対する理解

  • Pythonコードの読み取りおよび簡単な実行経験

  • 自動化したい反復業務または判断プロセス

こんにちは
codebridgeです。

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受講生

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受講レビュー

36

回答

4.7

講座評価

17

講座

自ら挑戦して身につけたノウハウと新しいトレンドを組み合わせ、知識を共有します。

経歴

  • アメリカ・シリコンバレーのAI修士課程

  • 板橋の大手IT企業の開発者(6年以上)

  • Androidアプリ14個、iOSアプリ7個、ウェブサイトを開発・運営中

     

 

[Eng]

これまでの経験をもとに、世界のトレンドを追いながら、共有したいノウハウやヒントをお届けします。ご協力ありがとうございます!

経験

韓国の大手IT企業の開発者(6年以上)

コンピュータ工学の学士号(Bachelor's degree)

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カリキュラム

全体

8件 ∙ (1時間 48分)

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