AI Agent Fundamentals - Japanese
このファンデーショナルコースでは、AI エージェントと、Mosaic AI プラットフォームおよび Agent Bricks を含む Databricks 上のエンタープライズアプリケーションにおけるその活用方法を紹介します。学習者は、AI エージェントとは何か、どのように機能するか、そして複雑なタスクを処理するために人間の推論をどのように模倣するかについて学びます。
本コースでは、エージェントの実際のユースケースを取り上げ、エージェンティックワークフローやマルチエージェントシステムなどの高度なトピックについて基本的な概要を提供します。また、Agent Bricks がさまざまなアプリケーションにわたってエンタープライズ対応エージェントの開発をどのように簡素化するかを探り、Databricks 上でエージェントを構築・活用する方法を示すデモも含まれています。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
本コンテンツは、以下のスキル・知識・能力を持つ受講者を対象に開発されています。
- 機械学習のための Databricks 入門（オンボーディング）コースを修了しているか、または Databricks プラットフォームに関する同等の基礎的な経験を有していること。
- 学習者は、UI のナビゲーション、ノートブックの作成、一般的なワークスペース機能へのアクセスなど、Databricks ワークスペースの基本的な操作に精通している必要があります。
- 人工知能および機械学習の基礎に関する基本的な理解。
- これには、LLMs、その機能、および一般的なユースケースに関する入門的な知識が含まれます。
- プロンプトエンジニアリングおよび AI モデルとの自然言語インタラクションに関する初級レベルの知識。
- 学習者は、シンプルなプロンプトを作成し、AI モデルが自然言語入力にどのように応答するかを理解した経験を有している必要があります。
- ガバナンスおよび資産管理に関する Unity Catalog の概念についての入門的な知識。
- 学習者は、Databricks プラットフォーム内でデータおよび AI 資産がどのように整理、保護、およびガバナンスされているかを理解している必要があります。
- ドキュメント処理および情報抽出の概念に関する基本的な理解。
- これには、さまざまなファイル形式やデータ型、および非構造化データをダウンストリームの AI アプリケーション向けに処理する方法への理解が含まれます。
- ノーコードおよびローコード開発アプローチへの理解。
- 学習者は、AI ソリューションを迅速に構築およびプロトタイプ化するためにノーコードまたはローコードツールが適切な場面を理解している必要があります。
- AI エージェントの概念および Workflows に関する入門的な認識。
- 学習者は、構造化データと非構造化データの処理タスクの違い、および AI エージェントがマルチステップの Workflows をどのようにオーケストレーションできるかを理解している必要があります。
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