Building Single-Agent Applications on Databricks - Japanese
本コースでは、Databricks Data Intelligence Platform上で単一エージェントアプリケーションを構築するための実践的なトレーニングを提供します。受講者は、Unity Catalogの機能をツールとして活用するAIエージェントの作成、MLflowによる包括的なトレースとモニタリングの実装、LangChainのような従来型frameworksとAgent Bricksのような最新ソリューションの両方を使用したエージェントのデプロイ方法を学びます。コースでは、AI Playgroundでの初期ツール作成とテストから、ガバナンス、評価、継続的改善機能を備えた本番環境へのデプロイまで、エージェントのライフサイクル全体を網羅します。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。
Python固有の前提条件学習者はスクリプトではなく、本番環境で使える品質のPythonコードを書くことに慣れなければならない。
• Pythonのコア構文とデータ構造
• 関数、クラス、および基本的なOOPパターン
• 例外処理とエラー伝播
• デコレータ
• 型ヒントとDocstring
SQL固有の前提条件
学習者は、単にテーブルをクエリするだけでなく、再利用可能なSQLロジックを定義できる必要がある。
• フィルターと集計関数を用いたSELECTクエリの作成
• SQLのデータ型とNULLの処理を理解する
• パラメータ化されたSQL関数の作成
• CREATE OR REPLACE FUNCTION 構文の使用
• ドキュメント用の明確なSQLコメントの記述
Databricks固有の前提条件
学習者は、Databricks Platform内で操作することに慣れている必要があります。
• Databricks Workspaceとノートブックの操作
• ノートブックセルの実行と出力の解釈
• 基本的なコンピューティング概念（特にサーバーレス）の理解
• Catalog Explorerを使用した登録済みアセットの検査
• Databricks管理サービス（Model Serving、AI Playground）の認知度
Gen AI／エージェント固有の前提条件
学習者は、たとえコース内でframeworksが教えられていても、LLM駆動型エージェントの挙動を理解しなければならない。
• 大規模言語モデルとは何か、そしてその能力と限界
• 基本的なプロンプトエンジニアリングの概念
• 検索拡張生成（RAG）の高度な理解
• エージェント推論とツール呼び出しの概念的理解
• REST APIおよびJSONペイロードに関する知識
任意ですが有用（必須ではありません）
• MLflowの基礎（トラッキング、モデルレジストリ、トレース）
• エージェントFrameworks（例：LangChain）
Databricks関連のおすすめトレーニング：AIエージェント基礎、AIエージェント入門
Outline
• エージェントの基礎
• 単一エージェントの構築
• 再現可能なエージェント
• Agent bricksによる実運用対応エージェント
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Jun 04 | 02 PM - 06 PM (Asia/Tokyo) | - | Japanese | $750.00 |
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