ローカルLLM(Local LLM)活用ガイド Part 1 - small LLM(sLLM)の活用 & LLMの性能評価(Evaluation)および改善
AISchool
様々なローカルLLM(Qwen、Gemma)を活用する方法を学習し、LLMシステムの性能を効率的に評価(Evaluation)し改善する様々な技法を見ていきます。
Intermediate
AI, LLM, LangChain
LangGraph를 이용하여 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용하여 실용적인 AI 에이전트를 만드는 방법을 학습합니다.
受講生 67名
難易度 中級以上
受講期間 無制限
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
9,518
受講生
725
受講レビュー
354
回答
4.6
講座評価
31
講座
全体
37件 ∙ (7時間 27分)
全体
4件
3.8
4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 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 10
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平均評価 4.5
受講レビュー 1
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平均評価 1.0
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