Get Started with AI Agents on Databricks - Japanese
このコースは、AI エージェント、現代の AI アプリケーションにおけるその役割、そして Databricks プラットフォーム上で AI エージェントアプリケーションを構築する方法についての入門です。AI エージェントの原則、それらが従来の AI システムとどう異なるかを学び、その主要なコンポーネントを探索します。インタラクティブなデモとハンズオンのラボを通じて、Databricks AI と Agent Bricks を使用して Databricks 上で AI エージェントを構築、デプロイ、評価する方法を確認します。このコースの終わりまでに、Databricks Data Intelligence Platform を使用して AI エージェントを作成しデプロイする方法を理解できるようになります。
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、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。
Databricks Free Edition account のアカウントを作成すれば、実践的な環境でデモを実際に試すことができます。
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。
• 左側のナビゲーションメニューへのアクセスや、AI/ML 機能を見つけるための UI の使用を含む、Databricks ワークスペースの操作。
• Databricks 内のガバナンスおよびデータマネジメントのレイヤーとしての Unity Catalog に関する認識。
• Databricks UI のワークフロー（リソースの設定、展開された endpoint へのアクセスなど）に関する基本的な経験。
• プログラムから統合する場合に、エージェントの endpoint へクエリーを実行するために提供されたコードスニペット（Python、SQL、curl など）を実行できる能力。
• UI からコード例をコピー＆ペーストし、単純なパラメーター（endpoint 名など）を変更することへの基本的な習熟。
• 高度なプログラミングは必要ありませんが、必要に応じて API や endpoint を操作する手順に従えることが望まれます。
Outline
AI エージェントの紹介
• AI エージェントとは何ですか？
• AI エージェントのパターン
• AI エージェントのコンポーネント
• 一般的な Agentic AI のユースケース
Databricks 上での AI エージェントの構築
• 本番運用におけるエージェントの課題
• エージェント開発の概要
• カスタムエージェントの開発
• デモ: Databricks で AI エージェントを使い始める
• デモ: エージェントツールを構築し AI Playground でプロトタイプを作成する
エージェントの評価とデプロイ
• Agent Evaluation と MLflow
• デモ: AI Playground からデプロイまで
• ラボ: ツールの作成と Playground でのテスト
• エージェントのデプロイと Model Serving
Agent Bricks による本番運用対応のエージェント
• Agent Bricks の紹介
• ラボ: Agent Bricks で Knowledge Assistant を構築する
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