Generative AI Application Development - Japanese

このコースは、マルチステージ推論、LLMチェーン、エージェントを使用して高度なLLMアプリケーションを構築する実践的な経験を提供するように設計されています。まず、問題をコンポーネントに分解し、各ステップに最適なモデルを選択してビジネスユースケースを強化する方法を学習します。続いて、LangChainとHuggingFaceトランスフォーマーを利用して多段階推論チェーンを構築する方法を紹介します。最後に、エージェントについて紹介し、Databricksの生成モデルを使用して自律エージェントを設計します。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

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。

自然言語処理の概念に関する知識
プロンプトエンジニアリング/プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスに関する知識
Databricksデータインテリジェンスプラットフォームに関する知識
RAGに関する知識(データの準備、RAGアーキテクチャの構築、エンベディング、ベクター、ベクターデータベースなどの概念)

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Upcoming Public Classes

Data Engineer

Databricks Performance Optimization - Japanese

このコースでは、SparkとDelta Lakeを使用してワークロードと物理レイアウトを最適化する方法と、Spark UIを分析してパフォーマンスを評価し、アプリケーションをデバッグする方法を学びます。ストリーミング、リキッドクラスタリング、データスキップ、キャッシュ、Photonなどのトピックについて説明します。

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Data Analysis with Databricks - Japanese

このコースでは、Databricks SQL でのデータ分析の概要を紹介します。学習者は、データ取り込み、クエリー作成、ビジュアライゼーションとダッシュボードの作成、アラート構成を行います。このコースは Databricks データアナリスト学習パスの一部で、Databricks Certified Data Analyst Associate 認定試験への準備を意図して作成されています。

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning Model Development - Japanese

この包括的なコースでは、人気の ML ライブラリを使用した実践的なデモンストレーションとワークフローに重点を置き、Databricks で従来の機械学習モデルを開発するための実践的なガイドを提供します。このコースでは、AutoML と MLflow を使用した一般的なタスクの効率的な実行に焦点を当てます。受講者は、回帰モデルと分類モデル、モデルトレーニングを追跡するための Databricks 機能の活用、モデル開発のための Feature Store の活用、ハイパーパラメーターチューニングの実装などの主要なトピックを掘り下げます。さらに、このコースでは迅速でローコードなモデルトレーニングに向けた AutoML についても説明し、Databricks 環境において合理的かつ効果的な機械学習モデル開発を行うための実践的なスキルを受講者が習得できるようにします。

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