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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)

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。

4名 が受講中です。

  • AISchool
실습 중심
ai에이전트개발
llm
langgraph
ai활용
AI Agent
LangGraph
AI
Generative AI
openAI API

こんなことが学べます

  • 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

高品質AIエージェントを作るためのAI開発者の必須スキル コンテキストエンジニアリング(Context Engineering)!

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


こんな方におすすめです

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

前提コース✅

👋 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。

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

Q&A 💬

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。

こんな方に
おすすめです

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

こんにちは
です。

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受講生

671

受講レビュー

351

回答

4.6

講座評価

30

講座

カリキュラム

全体

29件 ∙ (6時間 32分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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