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全ての人々のための大規模言語モデル LLM Part 6 - プロジェクトで学ぶ LangGraph を利用した AI エージェント実装

LangGraph를 이용하여 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용하여 실용적인 AI 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.

難易度 中級以上

受講期間 無制限

LangGraph
LangGraph
AI Agent
AI Agent
LangChain
LangChain
openAI API
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RAG
RAG
LangGraph
LangGraph
AI Agent
AI Agent
LangChain
LangChain
openAI API
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RAG
RAG

受講後に得られること

  • LangGraphでAIエージェントを実装する方法

  • 多様な実用的なAIエージェントを実装する方法

  • AIエージェントの実用的な活用事例

  • 多様なAIエージェントアーキテクチャ

テック業界のメガトレンドAIエージェント!
さまざまなプロジェクトで実用的なAIエージェントを実装する方法を学びましょう!

プロジェクトを通じてさまざまなAIエージェントを作成しながら
LangGraphを使った実用的なAIエージェントの実装方法を学びましょう!

さまざまな実用的なAIエージェントを作成しながら、LangGraphを使用してAIエージェントを作成する方法を次々と学習します。

  • ✅LangGraphライブラリを使用してAIエージェントを実装する方法を学びます。
  • ✅さまざまなプロジェクトを通じてAIエージェントを実装する方法を学びます。

実装プロジェクトの紹介😊

AIニュースサービス - 海外ニュースの翻訳とまとめ
AIを利用して海外ニュース記事をクロールした後、韓国語の翻訳と要約、
キーワード抽出、 感情分析などを行い、パフォーマンスを評価してみます。

YouTubeのサマリーサービス - YouTubeのビデオ翻訳とまとめ
AIを使ってYouTubeのビデオスクリプトをクロールした後、韓国語の翻訳と
コンテンツの概要を進め、パフォーマンスを評価します。

ネイバーブログ投稿作成サービス - 自動化されたブログを書く
AIを使ってネイバーブログ投稿の目次を作成した後
自動化されたブログの書き込みを進め、パフォーマンスを評価します。

マーケットサマリーサービス - 株式市場の主な情報サマリー
AIを使用して株式市場の主な情報をクロールした後
概要と視覚化を進め、パフォーマンスを評価します。

どんな方のための講義ですか?

実用的なAIエージェントを作ってみたい方

LangGraphを利用して独自のAIエージェントを作成したい方

LangGraph実装能力を向上させたい方

最新LLMモデルを利用したサービスを開発してみたい方


選手コース✅

👋本講義は、Python、自然言語処理(NLP)、LLM、ランチェイン(LangChain)、LangGraphの選手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備えた後、本講義を受講してください。


Q&A 💬

Q. プロジェクトを通じて LangGraph を使った AI エージェントの実装方法を学習すれば良い点は何ですか?

LangGraphは複雑なAIエージェントを柔軟に構成できる強力なフレームワークで、最近AIエージェント開発の重要なツールとして注目されています。

プロジェクトに基づいてLangGraphを学習すると、次のような利点があります。 

1.本番中心の学習

単に理論を学ぶのにとどまらず、直接動作するAIエージェントを作ってみながら、実務感覚を身につけることができます。実務にすぐに投入可能な能力を積むことができます。

2.複雑なエージェントロジック設計経験

LangGraphを使用すると、マルチステップ推論、分岐処理、状態ベースのフローなどの複雑なロジックを視覚的に明確に設定できます。これにより、高度なエージェントを設計および実装する能力を向上させることができます。

3. LangChainエコシステムの理解の拡大

LangGraphはLangChainベースで動作するため、自然にLangChainのコアコンセプトとさまざまなツールの活用法も一緒に習得できます。

4.最新技術のトレンドを習得する

AIエージェントは今後様々なサービスに適用される重要な技術です。 LangGraphはこの流れの中で急速に広がっているツールで、あらかじめ覚えておくと競争力を高めることができます。

5.ポートフォリオとして利用可能

プロジェクトを通じて作った結果物は自分だけのポートフォリオとして活用でき、就職やキャリア転換時に強力な武器になります。

Q. 選手の知識が必要ですか?

この「すべてのための大規模言語モデルLLM Part 6 - プロジェクトとして学ぶLangGraphを使用したAIエージェントの実装」講義では、LangGraphライブラリとLLMを使用してAIエージェントを実装するプロジェクトの実践を取り上げています。したがって、Python、自然言語処理、LLM、LangChain、LangGraphの基礎知識を持っているという仮定の下で講義が行われます。したがって、選手の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」講義を先に受講してください。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • LangGraphを使って自分だけのAIエージェントを作ってみたい方

  • ディープラーニングの研究関連職種への就職を希望される方

  • 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

  • 実用的なAIエージェントを実装してみたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python 使用経験

  • 事前講義【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】受講経験

こんにちは
AISchoolです。

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  • bok0617님의 프로필 이미지
    bok0617

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    • pumjeo1347님의 프로필 이미지
      pumjeo1347

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      修正済み

      5

      100% 受講後に作成

      前提となるLangGraphの講座を受講していれば、とても簡単に理解できる内容です。事前の講座では、論文を参照しながら様々なアーキテクチャを実装し、よく学習できましたが、むしろ本講座ではシンプルなグラフ中心の内容で、少し物足りなさを感じた部分があります。本講座は、市販されている様々なAIサービスを模倣して実装するクローンプロジェクト中心ですが、その分、市販されているAIサービスが思ったよりシンプルなものだと考えても良さそうですね。勉強が目的であれば事前の講座をもっとお勧めし、実務に簡単かつ効率的にすぐに使えることが目的であれば、本講座の方が良さそうに見えますね!そして、講座を進める中で、結果を単純に確認したり比較するだけの過程で、ただ読み進めるだけの部分がかなり多くありましたが、学習する立場としては非効率的に感じられました。それでも、そういった部分は自分でスキップしながら、必要な部分をしっかり参考にしながら受講しました。良い内容をありがとうございます!

      • bjkim5937님의 프로필 이미지
        bjkim5937

        受講レビュー 14

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        • jihnkim0724님의 프로필 이미지
          jihnkim0724

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            edu01

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            97% 受講後に作成

            画質が良くないです。

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