説明
人工知能 A-Z 2026は、学習者に高度なAIシステムを構築するためのスキルを提供する包括的なコースです。このコースでは、エージェントAI、生成AI、プロンプトエンジニアリング、深層強化学習をカバーし、AI開発のための堅牢な基盤を提供します。参加者は、ノーコードプラットフォームであるAWS PartyRockを使用してAIチャットボットを作成し、生物のニューロンに触発されたニューラルネットワークと活性化関数を探求します。このコースでは、強化学習に深く掘り下げ、AIエージェントが報酬と行動を通じて環境から学ぶ方法を実例を交えて説明します。迷路のナビゲーションやロボットの動きなどの実践的な例を通じて学びます。
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深層Q学習は重要な焦点であり、講義ではニューラルネットワークを統合して強化学習を強化する方法を説明します。学習者は、従来のQ学習と深層Q学習の違いを理解し、後者が複雑な環境で優れている理由を学びます。コースには、PyTorchを使用した実践的なチュートリアルが含まれており、参加者は月面着陸のようなタスクのためのニューラルネットワークアーキテクチャを構築する方法を学びます。
このコースは、AI、機械学習、または深層学習に興味のあるすべての人に適しており、簡単に実装できるPythonコードテンプレートをダウンロードできます。実践的なアプリケーションに焦点を当て、参加者はAIシステムの学習と適応プロセスに関する貴重な洞察を得て、実際のAI開発の課題に備えることができます。
- カテゴリー企業研修・eラーニング
- 料金モデル有料
人工知能 A-Z 2026: エージェントAI、生成AI、強化学習の主要機能
エージェントAIの開発
生成AIの技術
プロンプトエンジニアリングの戦略
深層強化学習
AWS PartyRockプラットフォーム
ニューラルネットワークの基礎
深層Q学習の実装
PyTorchのチュートリアル
人工知能 A-Z 2026: エージェントAI、生成AI、強化学習の使い方は?
設定: チャットボット開発のためにAWS PartyRockを設定する
使用: PyTorchを使用してニューラルネットワークを実装する
最適化: 強化学習技術でAIモデルを強化する
展開: AWSとPythonを使用してAIシステムを立ち上げる
人工知能 A-Z 2026: エージェントAI、生成AI、強化学習の使用例
- AIチャットボットの開発
- ニューラルネットワークの実装
- 強化学習
- 深層Q学習
- AIシステムの展開






