1. マルチエージェントシステムの台頭
マルチエージェントシステムについて、シングルエージェントシステムとの違い、そしてそれぞれのエージェントがどのように協力して各業界における複雑な課題を解決し、革新的なソリューションを生み出しているのかを学べる。
2. 検索支援型ジェネレーション入門
RAGとは何かを学び、その主な使用例と、AIモデルの知識ベースを強化するためにRAGを使用する利点を探る。また、RAGを用いたワークフローの主なステップについても学べる。
3. AIエージェントの力を解き放つ
AIエージェントがどのようにタスクを実行するのか、現在存在するAIエージェントにはどのような種類があるのかを学べる。また、AIエージェントによって効率を上げられる主なユースケースを知り、AIエージェントによる意思決定の方法に基づいてそれらをカテゴライズする方法を学ぶことが可能だ。最後に、AIエージェントがどのように機能し、今日どのようなインパクトを与えているかも学習できる。
4. 生成AIを使用する際の倫理的配慮
AI開発における柱である、透明性、説明責任、公平性について学べる。AIシステムへのデータ入力に際して倫理的に考慮すべき事項とリスクについて学び、AIが生成するアウトプットによる倫理的な影響を明らかにする。最後に、IBMが公表するAIリスク・アトラスについても学習できる。
5. 大規模言語モデル入門
LLMの機能と、そのビジネスへの応用法を学べる。さまざまなタイプのIBM Graniteモデルと、企業での使用に最適な独自の機能について知ることも可能だ。また、これらのモデルに対する効果的なプロンプトの作成方法と、モデルを使用する際に起こり得る一般的な課題を克服する方法も学ぶことができる。
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