Get Started with Databricks for Generative AI - Japanese
このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform の実践的な入門として、Generative AI システムの構築およびデプロイに向けたキーコンポーネントと機能を中心に学習します。参加者は、Databricks がスケーラブルな Generative AI ソリューションの開発をどのように支援するかを学び、AI Search、Agent Framework、およびモデルのトラッキングとロギングのための MLflow の Generative AI 機能などのツールを探索します。このコースでは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) パイプラインの構築と評価、Generative AI エージェントのデプロイ、およびパフォーマンスを最適化するための評価 Framework の活用について、ハンズオン形式で学ぶ機会が含まれています。コース修了時には、学習者は Databricks Data Intelligence Platform 上で一般的な Generative AI アプリケーションを設計、デプロイ、および監視するためのスキルを身につけることができます。
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。
注: Databricks Academyは、Databricks環境内の教室セッションをノートブックベースの形式へ移行しており、講義でのスライドデッキの使用を終了します。講義用ノートブックはVocareumのラボ環境で利用できます。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français
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。:
- Databricks Data Intelligence Platform の基本的なワークスペース操作（クラスターの作成、ノートブックでのコード実行、基本的なノートブック操作）に関する知識
- Python プログラミングおよび APIs の操作（Databricks SDK、外部モデルとの統合）に関する基礎知識
- モデルのトレーニング、評価、デプロイの概念を含む機械学習の基礎に関する理解
- Generative AI の概念（大規模言語モデル、プロンプトエンジニアリング、ハルシネーション、Retrieval-Augmented Generation）に関する基本的な知識
- データガバナンスおよびモデルレジストリの操作における Unity Catalog の中級レベルの経験
- ドキュメント検索のための Vector Search および類似検索の概念に関する基礎知識
- エクスペリメントのトラッキング、モデルのロギング、および評価フレームワークにおける MLflow の使用経験
- Delta Lake およびデータマネジメントの概念（テーブル、スキーマ、データフォーマット）に関する理解
Outline
• Databricks AI 概要
• AI Playground におけるプロンプトエンジニアリング
• 検索パイプラインの構 築と登録
• AIシステムの評価とデプロイ
• Agent Bricks
• LAB - エンドツーエンド RAG パイプライン（Databricks）
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