
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)
単なるチャットボットを超えたエージェントの実装に行き詰まっていませんか?私が直接経験した試行錯誤と公式ドキュメントに基づいたノウハウで、実務に即座に適用可能な中級エージェント構築法をお教えします。
OpenAI Agents SDKを活用した複雑なマルチエージェント・オーケストレーションの実装能力
実務レベルのGuardrail設定およびStructured Outputを通じたデータ整合性確保技術
プロンプトエンジニアリングの高度化によるエージェント性能の最適化およびツール呼び出し(Tool Calling)の習熟
実際のサービスローンチに向けた環境構築からデプロイまでのワークフロー全体の完走経験
学習対象は
誰でしょう?
基礎的なLLMの活用を超えて、実務レベルのAIエージェントサービスを自ら開発したい開発者
公式ドキュメントの複雑な概念を、実践プロジェクトを通じて素早く習得したい学習者
単なるチャットボット以上の複雑なビジネスロジックを実行するAIシステムの構築が必要なエンジニア
初級段階を終え、中級レベルのAI実装能力を確保したい学習者
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの基礎文法を理解している方
ChatGPTやLLMの基本概念を理解している方
非同期/同期実行の概念に、少しでも触れたことがある方
4,753
受講生
433
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
31件 ∙ (4時間 55分)
講座資料(こうぎしりょう):
6. エージェントの概要
11:24
9. Agent Loop の流れ
09:13
13. エラーハンドラー
04:19
22. 実習:出力ガードレールの実装
11:34
24. 実習:エージェントの可視化の実装
07:02
26. 実習:Tracingの実装
09:58
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