Generative AI Engineering with Databricks - Japanese
このコースは、最新かつ最も一般的なフレームワークとDatabricksの機能を使用してGenerative AIアプリケーションを構築したいデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、その他のデータ実務家を対象としています。
注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、最初の2モジュールにおける講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。
以下では、このコースに含まれる4つのモジュール（4時間）について説明します。
Building Retrieval Agents On Databricks: 本コースでは、Databricks Data Intelligence Platform 上での検索エージェント構築に関する実践的なトレーニングを提供します。参加者は、非構造化文書を構造化データに解析する方法、検索workflows向けにコンテンツを変換・チャンク化する方法、文書検索のためのvector searchソリューションの構築方法、MLflow および Agent Bricks を使用した本番環境対応エージェントの開発方法を学びます。コースでは、文書処理から埋め込み生成、vector インデックス作成、ガバナンス機能を備えたエージェントデプロイメントに至るまでの、エージェントのライフサイクル全体を網羅します。
Building Single-Agent Applications on Databricks： 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。
Generative AI Application Evaluation and Governance： ジェネレーティブAIシステムの評価とガバナンスについて学びます。まず、評価とガバナンス/セキュリティシステムを構築する意味と動機を探ります。次に、評価およびガバナンスシステムをDatabricks Data Intelligence Platformに接続します。第三に、特定のコンポーネントやアプリケーションの種類に応じた様々な評価手法を学びます。最後に、パフォーマンスとコストに関するAIシステム全体の評価の分析でコースを締めくくります。
Generative AI Application Deployment and Monitoring： ジェネレーティブAIアプリケーションの展開、運用、監視の方法を学ぶ準備はできていますか？このモジュールでは、Model Servingのようなツールを使用したジェネレーティブAIアプリケーションのデプロイのスキルを習得します。また、ベストプラクティスと推奨されるアーキテクチャに従ってGenerative AIアプリケーションを運用する方法についても説明します。最後に、Lakehouse Monitoringを使用してジェネレーティブAIアプリケーションとそのコンポーネントを監視する方法について説明します。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
このコンテンツは以下のようなスキル、知識、能力のある受講者向けに開発されています。
• オブジェクト指向プログラミング、例外処理、デコレータ、型ヒント、適切なドキュメントを含む、本番環境レベルのPythonコードを記述する能力。
• 高度なSQL SELECTクエリの記述、データ型とNULL値の処理、再利用可能で適切に文書化されたSQL関数の作成経験。
• Databricks workspaceとノートブックの操作、コンピューティングリソースの管理、Catalog Explorerの使用、Databricks管理サービスの理解に習熟していること。
• 大規模言語モデル（LLM）の挙動、基本的なプロンプトエンジニアリング、RAG（参照アシスト生成）の概念、エージェント推論、REST APIおよびJSONペイロードの操作に関する理解。
• MLflow、エージェントframeworks（例：LangChain）、およびAIエージェント基礎などの推奨されるDatabricksトレーニングに関する基本的な知識。
• 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 Data Intelligence Platformに関する知識
• RAGに関する知識（データ準備、RAGアーキテクチャ構築、埋め込み、Vector、Vectorデータベースなどの概念）
• 多段階推論LLMチェーンとエージェントを用いたLLMアプリケーション構築の経験
• 評価とガバナンスのためのDatabricks Data Intelligence Platformツールの使用経験
• カタログやスキーマを含むUnity Catalogの概念の理解
• MLflowの基本知識
Outline
Databricks上での検索エージェント構築
• ドキュメント解析とチャンキング
• 検索のためのVector Search
• 検索エージェントの構築とロギング
• Agent Bricks
Databricks上での単一エージェントアプリケーション構築
• 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を用いた本番環境対応エージェント
Generative AIアプリケーションの評価とガバナンス
• GenAIアプリケーション評価の重要性
• GenAIアプリケーションのセキュリティ確保とガバナンス
• GenAI評価手法
• エンドツーエンドアプリケーション評価
Generative AIアプリケーションのデプロイと監視
• モデルデプロイの基礎
• バッチデプロイ
• リアルタイムデプロイ
• AIシステムの監視
• LLMOpsの概念
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Apr 01 - 02 | 09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo) | - | Japanese | $1500.00 |
Apr 06 - 07 | 09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo) | - | Japanese | $1500.00 |
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