LLM Engineering Foundations: Building RAG and AI Agents

現代のソフトウェア開発は、単にコードを書くことから、大規模言語モデルを中心としたインテリジェントなシステムをエンジニアリングすることへと移行しました。これらのモデルを効果的に活用する方法を理解することは、次世代のアプリケーションを構築しようとするすべての人にとって不可欠なスキルとなっています。このコースは、AIの仕組みを理解し、これらの強力なツールを機能的なソフトウェアに統合する方法を学ぶための体系的な道筋を提供します。 AIに対する理解を、高レベルの概念から実践的なエンジニアリング分野へと変革します。詳細な説明を読み、コードの実装を研究することで、推論し、情報を取得し、複雑なタスクを実行できるアプリケーションを構築するために必要なスキルを習得します。 What you'll learn: - 大規模言語モデルのアーキテクチャ基盤とトークン化の仕組みを理解する。 - 高度なプロンプトエンジニアリングパターンを適用し、モデルの信頼性と出力品質を向上させる。 - ベクトルデータベースを使用して、コンテキストを認識した応答のための検索拡張生成 (RAG) システムを構築する。 - 外部ツールを使用し、多段階のワークフローを管理できる自律型AIエージェントを設計する。 - AIのパフォーマンスを監視および改善するための評価フレームワークとオブザーバビリティを実装する。 - 一般的な脆弱性と安全プロトコルを理解することにより、安全なAI開発を実践する。 このコースは、RAGとエージェント設計の実践的なロジックに進む前に、必須の用語と基礎的な定義から始まります。これらのコンポーネントを一貫性のあるシステムに統合する方法を説明する書面モジュールを通じて学習を進めます。 このコースは、AIエンジニアリングを初めて学ぶ初心者や開発者向けに設計されています。開始にあたり、機械学習やデータサイエンスの事前の経験は必要ありません。 今すぐAIエンジニアリングの基礎を築き始めましょう。