
強化学習入門からDeep Q-learning/Policy Gradientまで
YoungJea Oh
最近の人工知能分野における驚異的な成果は、そのすべてが強化学習の分野で発表されています。ロボット、自動運転技術、人間に似た機械など、真の人工知能技術の革新を成し遂げている強化学習技術を、初心者の視点で分かりやすく、基礎から応用レベルまで扱いました。
中級以上
Python, Deep Learning(DL), Reinforcement Learning(RL)
LangChainだけを知っていればチャットボットですが、LangGraphとMulti-Agentパターンを知ればサービスになります。 現役のAI講師が17個の実習ノートブックと4つのマルチエージェントパターン(Subagents・Handoffs・Router・Skills)を用いて、単なるプロンプト呼び出しを超え、ツールを使いこなし、メモリを維持し、人間が検修する運用可能なAI Agentワークフローを最初から最後まで構築するノウハウをお伝えします。
ReActパターンに基づいた自律型AIエージェントの直接構築
RAGエージェントの実装能力
LangGraphで複雑なワークフローを設計
Deep Agentsで計画・サブエージェント・ファイルシステム内蔵エージェントを構築
ミドルウェアで安全・コスト・品質を制御する運用級エージェントの設計
学習対象は
誰でしょう?
ChatGPT APIの呼び出しは経験があるが、実際のサービスとして構築する方法がわからない開発者
LangChainは聞いたことがあるが、LangGraphとの違いがわからないAI初心者
社内文書・DBと連携したRAGチャットボットを自ら構築する必要がある実務担当者
複数のツールを自律的に扱うマルチエージェントシステムを設計したいバックエンド開発者
Claude CodeやCursorのようなコーディングエージェントの内部動作原理が気になる開発者
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの基本文法の理解が必要です。
LLM(ChatGPT, Claudeなど)を使用した経験があれば尚可です。
Jupyter Notebook / JupyterLabの使用経験が役に立ちます。
授業でOpenAI APIの有料モデルを使用します。
4,679
受講生
423
受講レビュー
158
回答
4.7
講座評価
18
講座
長年の開発経験を持つSenior Developerです。現代建設の電算室、サムスンSDS、電子商取引企業のXmetrics、シティ銀行の電算部を経て、30年以上にわたりIT分野で培ってきた知識と経験を共有したいと考えています。現在は人工知能とPythonに関する講義を行っています。
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全体
39件 ∙ (7時間 23分)
講座資料(こうぎしりょう):
7. LangChainの構成要素
07:29
9. エージェントの概要
10:37
10. Tavily APIキーの発行
04:38
20. 実習:RAGエージェントの作成
10:50
24. LangGraph の概要
13:37
25. 実習:LangGraphの概要
28:19
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