生成AI開発者：RAG、AIエージェント、およびクラウドデプロイメントの構築

生成AIはソフトウェアの構築方法を変革していますが、単純なプロンプトを超えて進むには、システムアーキテクチャの深い理解が必要です。このコースは、概念的なAIと実用的なエンジニアリングの間のギャップを埋め、プロダクションレベルのAIアプリケーションを構築するプロセスをガイドします。 大規模言語モデル（Large Language Models）がどのように機能するかを理解することから、自律型エージェントシステムやセマンティック検索エンジンの設計へと移行します。構造化された説明を読み、クリーンなコード実装を分析することで、クラウドでAIワークロードを設計、最適化、実行するために必要なスキルを習得できます。 学習内容： - 生成AI（Generative AI）、大規模言語モデル（Large Language Models）、およびTransformerアーキテクチャのコアコンセプトを理解する - カスタムドキュメントをクエリするための堅牢な検索拡張生成（RAG）パイプラインを構築する - CrewAIやPydanticAIのような最新のフレームワークを使用して、自律的なマルチエージェントワークフローを開発する - ベクトルデータベースとセマンティック検索を実装し、インテリジェントな知識検索を強化する - Dockerとコンテナ化を使用して、AIモデルをクラウド環境に構成およびデプロイする - Pythonの非同期パターンと型ヒントを適用して、クリーンでプロダクション対応のAIオーケストレーションコードを作成する このコースは、主要な専門用語、ニューラルネットワークの基礎的な定義、およびプロンプトエンジニアリングの基本から始まります。その後、API統合、ベクトルデータベース、マルチエージェントの連携、およびクラウドデプロイメント戦略を網羅する段階的な文書ガイドを進めます。 このコースは、AIエンジニアリングの分野に参入したいソフトウェア開発者、システムアーキテクト、および技術愛好家向けに設計されています。事前の機械学習のバックグラウンドは必要ありませんが、Pythonの基本的な知識があることが推奨されます。 今日から読み始めて、最初のインテリジェントなAIシステムを構築・デプロイしましょう。