アーネスト・ンによるLLMアプリケーション開発コースのための無料LangChain

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LLMアプリケーション開発のためのLangChainとは？

LLMアプリケーション開発のためのLangChainは次のとおりです。ディープラーニング.AILangChainの創設者であるHarrison ChaseとAndrew Ngによるオンラインコース。このコースでは、LangChainフレームワークを使って言語モデル（LLM）のアプリケーションシナリオと機能を拡張する方法を学びます。モデルの呼び出し、プロンプトとレスポンスの解析、LLMのメモリ管理、オペレーションチェーンの作成、ドキュメントQ&A、LLMエージェントの開発などをカバーします。8つのビデオレッスンと6つのコードサンプルにより、初心者は1時間38分で、LLMを独自データに適用する方法、パーソナライズされたアシスタントやプロフェッショナルなチャットボットを構築する方法、強力な言語モデルアプリケーションを迅速に開発する方法をマスターできます。

LangChain for LLM アプリケーション開発コースの目的

フレームワーク創設者が教えるLangChain学習LangChainの生みの親であるハリソン・チェイスから直接、フレームワークの設計哲学とベストプラクティスを学びます。
専有データへのLLMの適用大規模な言語モデルを自分のデータに適用して、特定のビジネスニーズを満たすパーソナライズされたアシスタントやプロフェッショナルなチャットボットを構築する方法を学びます。
高度な機能でLLMの使用を拡張するエージェント、チェーン・コール、メモリーの使い方を学ぶことで、より複雑なインタラクションやアプリケーションのためにLLMの機能を拡張することができます。
強力なアプリケーションの迅速な開発コースで提供される知識と実践により、学習者は短期間で強力なLLMアプリケーションを開発し、開発効率を向上させることができます。

LangChain for LLM アプリケーション開発シラバス

イントロダクションLangChainフレームワークとLLMアプリケーション開発におけるLangChainの役割を理解するために、コースの構成と目的を紹介します。
モデル、ヒント、パーサーLLMの呼び出し方、効果的なプロンプトの提供、応答の解析、LLMの出力を向上させるためのプロンプトの最適化について学びます。
あんき対話の履歴を保存し、限られた文脈空間を管理し、多ラウンド対話におけるLLMのパフォーマンスを向上させるために、メモリ機能を使用する方法を学びます。
ケーブルの長さ（= 1複数のLLMコールを組み合わせてより複雑なタスクを達成し、LLMワークフローを最適化するために、操作のシーケンス（チェーン）を作成します。
索引付けと検索LangChainのインデックス作成と検索機能を使って、独自のデータにLLMを適用し、ドキュメントのQ&A機能を実現。
評価LLMアプリケーションの精度や効率などのパフォーマンスを評価し、テストやフィードバックを通じてアプリケーションを最適化する方法を学びます。
責任ある立場で代行する推論エージェントとしてのLLMのパワーを理解し、複雑なタスクにおいてLLMにどのように推論させ、意思決定させることができるかを探求する。
結語コースの要点をまとめ、その後の学習の指針を示し、探求と実践を続けることの重要性を強調する。
テストコース内容の理解度を小テストで確認し、重要な概念を定着させる。

LLMアプリケーション開発コースのLangChainアドレス

コース住所::ディープラーニング.AI

LangChainアプリケーション開発の対象者

初学者ゼロベースの学習者がLangChainとLLMアプリケーション開発をすぐに始めるのに適しています。
Pythonの基本的な知識を持つ開発者Pythonプログラミングを習得している学習者に適しており、LLMアプリケーション開発をすぐに始めることができます。
データサイエンティスト、機械学習エンジニアデータサイエンスや機械学習のバックグラウンドを持つプロフェッショナルを対象に、LLMのテクニックを実際のプロジェクトに応用。
プロダクト・マネージャー兼ビジネス・アナリストLLMテクノロジーを理解し、ビジネスイノベーションを促進する。
AIと自然言語サービス科学マニアAIや自然言語処理に興味のある学習者に適しており、ユーザーのLLMテクノロジーに対する興味や探究心を刺激する。