エルンスト・ウーによるAgentic AIから最新のインテリジェンスを学ぶ無料コース

エージェントAIのコース内容

• 4つの知的ボディ・デザイン・パターン
  • リフレクションインテリジェンスがアウトプットをチェックし、それを改善する方法を考えることを可能にする。例えば、AIライティング・アシスタントは、初稿を作成した後、文法や論理的な一貫性を自動的にチェックし、変更を提案することができる。
  • ツール使用LLM駆動アプリケーションは、ウェブの検索、カレンダーへのアクセス、電子メールの送信、コードの記述など、タスクを実行するために呼び出す関数を独自に決定することができる。例えば、AIインテリジェンスが「来週の水曜日に会議室を予約してくれ」というコマンドを受け取ると、自動的にカレンダーを検索し、関係者にメールを送り、会議室を予約することができる。
  • プランニング複雑なタスクを複数の実行可能なサブタスクに分割するには、LLMを使用します。
  • マルチエージェントコラボレーション（MAC）企業が複雑なプロジェクトを完了させるためにさまざまな従業員を雇うのと同じように、複数の専門知能を構築し、それらが協力してタスクを完了させる。
• 評価とエラー分析プロセスこのコースでは、評価とエラー分析の規律あるプロセスを確立することの重要性を強調し、学習者が複雑な知性のプロセスの中で改善すべき部分を効率的に見つけ出し、次に何を最適化すべきかを直感的に推測するのをやめ、代わりに評価データを使って意思決定を行うのを助ける。
• インテリジェント・ボディ・ビルディングの徹底研究このコースでは、上記のIntelligent Bodyのデザインパターンとベストプラクティスを組み合わせて、情報の検索、合成、報告が可能なDeep Research Agentを共同で構築します。

エージェントAIのコース目標

• 知的ボディ・デザイン・パターンをマスターする
  • リフレクション知性にアウトプットをチェックさせ、それを改善する方法を考えさせる。
  • ツール使用ウェブ検索やカレンダーへのアクセスなどのタスクを実行するために、どの機能を呼び出すべきかをインテリジェントな身体に自律的に判断させる方法をマスターする。
  • プランニング複雑なタスクを複数の実行可能なサブタスクに分解するLLMの使い方を学ぶ。
  • マルチエージェントコラボレーション（MAC）協調的なタスク完了を達成するために、複数の特殊知能を構築する。
• エラーの評価と分析を学ぶ評価とエラー分析の規律あるプロセスを確立することで、複合知能のプロセスにおいて改善が必要な部分を効率的に見つけ出し、評価データを意思決定の指針として活用する。
• ディープ・リサーチ・インテリジェンスの構築ディープリサーチエージェント（DRA）は、インテリジェントな設計パターンとベストプラクティスをすべて組み合わせたディープリサーチエージェントです。
• インテリジェント・ボディの原理を理解するフレームワークに依存することなく、Pythonネイティブで実装されているため、各ステップの原理を明確に理解することで、将来的にどのフレームワークでも同じ機能を実装することができます。
• 実践的スキルの開発高品質なビデオ講義、実行可能なコード例、難易度の高いプログラミング課題を通じて、学習者の実践的なスキルを向上させます。
• 応用インテリジェント・ボディ・テクノロジーインテリジェント・ボディ技術を実務に応用し、生産性と革新性を高める。

エージェントAIのコースの特徴

• マイペースでベンダーに依存しない自分の状況に合わせて学習時間を柔軟に設定できるよう、自習形式を採用しています。コース内容は特定のフレームワークやベンダーに依存せず、ネイティブのPythonを使用して実装されているため、受講生は同じ機能をフレームワーク上で実装することも、フレームワークなしで実装することもでき、汎用性と柔軟性に優れています。
• 理論と実践の統合呉恩達教授の一貫した教育スタイルを継承し、講義は理論的な説明とコードの実践を密接に組み合わせています。同時に、実行可能なコード例と難易度の高いプログラミング課題を提供することで、学習内容を定着させ、実践的な操作能力を高めることができます。
• 知性の体系的構築このコースでは、ディープリサーチエージェントの構築に焦点を当て、リフレクション、ツールの使用、プランニング、マルチインテリジェントボディのコラボレーションデザインモード、および評価とエラー分析プロセスの統合的な使用を通じて、受講者がエージェントの構築を完了できるように体系的に指導します。この体系的な教育アプローチにより、学生は知的体の構築プロセスを深く理解し、完全な知識体系を習得することができます。
• 高い実用性コース内容は実践的な応用シナリオに重点を置き、インテリジェントボディの技術を実際の仕事に応用することに重点を置いている。学習過程において、学生は知的文章アシスタント、知的スケジュール管理など、各分野における知的体の応用事例を学ぶことができ、学んだことを実際のプロジェクトによりよく応用し、作業効率と革新能力を高めることができる。
• 評価とエラー分析を重視このコースでは、評価とエラー分析のための規律あるプロセスを確立することの重要性を特に強調する。評価データは意思決定の指針として活用され、参加者は複雑な知能プロセスの中から改善すべき部分を効率的に見つけ出し、次に何を最適化すべきかを直感的に推測することをやめ、代わりに科学的な手法を用いて知能のパフォーマンスと信頼性を最適化し、改善することができるようになる。

エージェントAIのコース公式サイト

• 公式ウェブサイトアドレス:: https://www.deeplearning.ai/courses/agentic-ai/

エージェントAIは誰のためにあるのか

• 人工知能開発者スマートボディ技術を深く理解し、実際のプロジェクトに応用したい開発者は、コースを通じてスマートボディの設計パターンや構築方法を学び、開発能力を高めることができる。
• 機械学習エンジニア機械学習の基本的な知識を持ち、複雑なタスクへの知能の応用をさらに探求したい人にとって、理論的かつ実践的な内容は、技術分野の拡大に役立つ。
• 自然言語処理（NLP）研究者自然言語処理分野の研究者は、このコースのインテリジェント・ボディ・デザインと言語モデリング・アプリケーションを使用することで、研究に新しいアイデアと方法を提供することができます。
• データサイエンティスト複雑なデータやタスクに対処するインテリジェントなシステムを構築する必要のあるデータサイエンティストは、コース内の評価やエラー分析プロセスなどのコンテンツによって、インテリジェンスのパフォーマンスを最適化することができます。
• コンピューターサイエンスの学生人工知能や知的身体技術に興味のあるコンピューターサイエンスの学生にとって、このコースは将来のキャリアに向けた確かな基礎となる知識を身につけるのに役立ちます。
• テクノロジーマニア新興技術に熱中し、さまざまな分野でのスマート・ボディ技術の応用を探求したいと考えている技術愛好家にとって、実践的で実用的なこのコースは、好奇心と学習ニーズを満たすものである。