コース情報

はじめに このコースでは、本番環境への AI Agent の導入を効果的に計画する方法について説明します。 AI Agentを本番環境にデプロイする際に遭遇する可能性のある一般的な間違いや問題。 AI Agentのパフォーマンスを維持しながらコストを管理する方法 ...

はじめに AIエージェントにおけるメタ認知のコースへようこそ！この章は、AIエージェントが自身の思考プロセスについてどのように考えるかに興味のある初心者を対象としています。このコースが終了する頃には、重要な概念を理解し、AIエージェントの設計におけるメタ認知の応用をマスターしていることでしょう...

複数の知能が関わるプロジェクトに着手する際には、マルチ・インテリジェンス・デザイン・パターンを検討する必要がある。しかし、いつマルチインテリジェンスに移行し、どのような利点があるのかは明らかではないかもしれません。 はじめに このコースでは、マイクロソフトが次の質問に答えることを試みます：どのシナリオがマルチインテリジェンスに適しているのか？

序論 この論文では、以下のことを取り上げる：明確な包括的目標を定義し、複雑なタスクを管理可能なサブタスクに分解する。 構造化された出力を活用することで、より信頼性が高く、機械が読みやすいレスポンスを実現する。 動的なタスクや予期せぬ入力に対して、イベントドリブンアプローチを適用する。 学習目標 この記事を読み終える頃には...

はじめに このコースでは、安全で効果的なAIエージェントの構築と導入方法について説明します。 AIエージェントを開発する際に重要なセキュリティ上の考慮事項。 AIエージェントを開発する際のデータとユーザーのプライバシーの維持方法 学習目標 このコースを修了すると...

このコースでは、大規模言語モデル（LLM）が外部ソースから情報を取得するために使用される新しいAIパラダイムであるエージェント型検索拡張生成（エージェント型RAG）の包括的な概要を提供します。

ツールが興味深いのは、AIインテリジェンスに幅広い能力を持たせることができるからだ。ツールを追加することで、インテリジェンスは実行できる操作の限られたセットに制限されなくなり、多種多様な操作を実行できるようになる。本章では、ツール使用設計パターンを探求する。

はじめに AIエージェント・システムを構築する方法は数多くある。曖昧さは生成的AI設計の欠点ではなく特徴であることを考えると、エンジニアが何から始めればよいかを判断するのは難しい場合がある。我々は、開発者が顧客中心のシステムを構築できるように、人間中心のユーザーエクスペリエンス設計原則を作成した。

AIエージェントフレームワークは、AIエージェントの作成、展開、管理を簡素化するために設計されたソフトウェアプラットフォームです。これらのフレームワークは、複雑なAIシステムの開発を簡素化するために、あらかじめ構築されたコンポーネント、抽象化、およびツールを開発者に提供する。 これらのフレームワークは、AIエージェント...

AIエージェント入門コースへようこそ！このコースでは、AIエージェントを構築するための基礎知識とサンプルアプリケーションを提供します。 Azure AI Discord コミュニティに参加して、他の学習者やAIエージェントビルダーと交流しましょう。

AIエージェントを作り始めるために必要なことをすべて学べる10レッスン この10レッスンのコースでは、AIエージェントを作るための基礎を学びます。各レッスンは別々のトピックを扱っているので、好きなところから始めることができます！ もし、あなたがこのコースに興味をお持ちでしたら...

人工知能がより多くのビジネスに大きな影響を与え始めるにつれ、それはすべての従業員にとって個人的なアシスタントになるだけでなく、あらゆる組織における変革のきっかけにもなりつつある。さまざまな職務において、従業員はAIが日々の仕事をより効率的にこなし、多くの革新的な解決策を提供してくれることを徐々に理解しつつある。