
すべてのための大規模言語モデル LLM (Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 試す
aischool
LLM(Large Language Model)の基礎概念から、高性能LLMであるLlama 2モデルを、私が望むデータセットにFine-Tuningする方法まで、次々と学習します。
중급이상
LLM, Llama, Deep Learning(DL)
LangGraph를 이용하여 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용하여 실용적인 AI 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.
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!
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。
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
👋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. 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。
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
8,845
受講生
641
受講レビュー
350
回答
4.6
講座評価
29
講座
全体
37件 ∙ (7時間 27分)
全体
2件
4.5
2件の受講レビュー
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
修正済み
5
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!
受講レビュー 10
∙
平均評価 4.5
¥9,055
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