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AI エージェントエンジニア: ゼロから本番環境まで

AI エージェントエンジニアリングに関する包括的なコース — Python と ML の基礎、NLP と LLM (LLaMA、Mistral、Qwen、Phi)、Vector DB を使用した RAG (FAISS、Milvus、Pinecone) から、LangChain、LlamaIndex、CrewAI、LangGraph を使用した AI エージェントシステムの構築まで。微調整、迅速なエンジニアリング、ツール呼び出し、マルチエージェントを実践します。 FastAPI、Docker、マイクロサービス、MLOps、CI/CD を使用して本番環境を AWS/Azure/GCP にデプロイします。大手テクノロジー企業の AI/ML エンジニアの採用要件を完全に満たします。

パート 1: 基礎 — Python、ML、AI ツール

レッスン 1: AI エンジニアのための Python — エコシステムとベストプラクティス120分レッスン 2: 機械学習パイプライン — データからモデルまで150分レッスン 3: ディープラーニングとニューラルネットワークの基礎150分

パート 2: NLP と大規模言語モデル (LLM)

レッスン 4: NLP の基礎 — トークン化、埋め込み、トランスフォーマー180分レッスン 5: LLM の詳細 - LLaMA、ミストラル、クウェン、ファイ150分レッスン 6: LLM の微調整 — LoRA、QLoRA、PEFT180分レッスン 7: 迅速なエンジニアリングと LLM 評価120分

パート 3: RAG、埋め込み、ベクトルデータベース

レッスン 8: 埋め込みとセマンティック検索の基礎150分レッスン 9: ベクトルデータベース — FAISS、Milvus、松ぼっくり180分レッスン 10: RAG パイプライン — LangChain と LlamaIndex180分レッスン 11: 高度な RAG — 再ランキング、HyDE、セルフ RAG150分

パート 4: AI エージェントとエージェントベースのシステム

レッスン 12: AI エージェントの基礎 — 概念とアーキテクチャ150分レッスン 13: ツール呼び出し、関数呼び出し、ReAct パターン180分レッスン 14: マルチエージェントシステム — CrewAI、AutoGen、LangGraph180分レッスン 15: AI エージェントの記憶、計画、推論150分レッスン 16: Production AI エージェントの構築 — エンドツーエンドプロジェクト240分

パート 5: API、マイクロサービス、MLOps

レッスン 17: AI サービス用の FastAPI150分レッスン 18: AI 用の Docker およびマイクロサービスアーキテクチャ150分レッスン 19: MLOps — CI/CD、モニタリング、モデルレジストリ150分

パート 6: AI システムの導入と運用

レッスン 20: クラウドのデプロイ — AI のための AWS、Azure、GCP180分レッスン 21: スケーリング、キャッシュ、コストの最適化150分レッスン 22: セキュリティ、ガードレール、責任ある AI150分