説明
適応型AIエージェントの構築は、DeepLearning.AIがOracleと共同で提供するコースです。このコースは、AIエージェントがセッションごとに学習しないために繰り返し間違いを犯すという一般的な問題に対処します。コースでは、経験を持ち越すAIエージェントを構築するための戦略を学び、エージェントをより迅速かつ信頼性の高いものにします。
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コースは、行動、知識、モデルの3つの適応層に基づいて構成されています。行動の適応では、学習者はエージェントのトレースを再利用可能なスキルに変換するスキル誘導パイプラインを構築し、各スキルに対して人間の承認を得ます。知識の適応では、大規模なコードベースでの検索を強化するためにコード知識グラフを構築し、従来のキーワード検索を超えます。モデルの適応では、最適なパフォーマンスのためにモデルを微調整するタイミングと方法を学びます。
参加者は、適応型AIエージェントのメンタルモデルを得て、忘却のコストを理解し、改善の余地を特定します。コースには、Pythonに精通していることが求められる実践的なラボが含まれており、DeepLearning.AI Proプランを通じて追加の学習機能が提供されます。
AIエージェントを構築する個人を対象としたこのコースは、各セッションごとにゼロから始めるのではなく、自らの経験から学ぶエージェントを作成するためのスキルを身につけることを目的としています。最終的には、学習者は時間とともに測定可能に改善されるエージェントを開発できるようになり、繰り返しのエラーを減らし、効率を向上させます。
- カテゴリー教育・研究
- 料金モデルPRO
適応型AIエージェントの構築の主要機能
スキル誘導パイプラインの開発
コード知識グラフの構築
モデル微調整技術
人間承認済みスキルの再利用
グラフベースの検索強化
行動適応戦略
知識適応手法
モデル適応の洞察
適応型AIエージェントの構築の使い方は?
構築: スキル誘導パイプラインを開発する
構築: コード知識グラフを作成する
適応: 必要に応じてモデルを微調整する
実装: 再利用可能なスキルを適用する
適応型AIエージェントの構築の使用例
- スキル誘導
- コード検索
- モデル微調整
- 行動適応
- 知識グラフ







