プロジェクトで学ぶOpenAI Codex - AIを利用したバイブコーディングの基礎から応用まで
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入門 / Business Productivity, openai, codex, AI, Vibe Coding
非専門家もOK:AIと対話しながら作るバイブコーディング実践プロジェクト
入門
Business Productivity, openai, codex
実習を通じて高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング(Context Engineering)技法を学習してみます。
高品質AIエージェント開発のためのコンテキストエンジニアリング(Context Engineering)技法
コンテキストエンジニアリング(Context Engineering)の概念と実装方法
LangGraphを利用して高品質AIエージェントを実装する方法
AIエージェントの活用事例
生成型AIを利用してAIエージェントを実装する方法
実習を通じて高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング(Context Engineering)技法を学習してみます。
メモリ(Memory)を利用して情報を保存し、読み込む方法
最適なプロンプトを設計し、これらを効果的に連携させて高品質AIエージェントを作る方法

高品質AIエージェントを
作ってみたい方
単純なAIエージェントの実装を超えて、高品質なAIエージェントを実装してみたい方

LangGraphの実装能力を
向上させたい方
LangGraphを利用して複雑なエージェントを実装する能力を向上させたい方

最新のAIトレンドを
見逃したくない方
コンテキストエンジニアリング(Context Engineering)を含む最新AIトレンドを見逃したくない方
👋 本講義はPython、自然言語処理(NLP)、LLM、ランチェーン(LangChain)、LangGraphに関する前提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身につけてから本講義を受講してください。
Q. コンテキストエンジニアリング(Context Engineering)とは何ですか?
コンテキストエンジニアリング(Context Engineering)は、LLMがタスクを合理的に達成できるよう、正しい形式で正しい情報とツールを提供する動的システムを構築することです。
Q. 高品質なAIエージェントを作るために、コンテキストエンジニアリング(Context Engineering)が重要な理由は何ですか?
LLMの性能が大幅に向上したことにより、今や問題を解決できるかできないかの核心は、LLMの性能そのものよりも、LLMにどれだけ適切なコンテキスト(Context)を提供するかという問題になりました。
また、AIエージェントシステムを構築するための様々な方法論とツールが生まれることで、多様な方法で適切なContextをLLMにうまく伝達できる環境が整いました。
したがってコンテキストエンジニアリング(Context Engineering)はAI開発者にとって最も重要なスキルの一つとなりました。
Q. 事前知識は必要ですか?
本[高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング(Context Engineering)]講義は、LangGraphライブラリとLLMを利用してAIエージェントを実装するプロジェクト実習を扱っています。したがって、Python、自然言語処理、LLM、LangChain、LangGraphに関する基礎知識を持っているという前提で講義が進められます。したがって、前提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]講義を先に受講することをお勧めします。
学習対象は
誰でしょう?
高品質AIエージェントを作ってみたい方
LangGraphで自分だけのAIエージェントを作ってみたい方
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
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの使用経験
事前受講の [すべての人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] 受講体験
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受講生
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受講レビュー
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回答
4.6
講座評価
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講座
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講座資料(こうぎしりょう):
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3件の受講レビュー
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平均評価 5.0
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 1
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