大規模なAIの構築と運用に必要なスキル
AIはもはや孤立したツールの集合体ではありません。相互接続されたシステムの集合体であり、意図を持って設計、監視、運用される必要があります。最新の 年間 THRIVE-ONE マイクロラーニングドロップでは、現代のAI導入の背後にあるものを探ります。組織がAI主導のワークフローに適応する方法、チームが信頼性の高いRAGパイプラインを構築する方法、オブザーバビリティを通じて可視性を獲得する方法、エージェントによる自動化を導入する方法、エッジにインテリジェンスを移行する方法などを学びます。
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🤝 🧠 クロスファンクショナルインテリジェンス：適応型AI主導組織の構築 – マイクロコース
AI 駆動型システムとオープンソース ツールによって、組織が適応性、接続性、そして継続的に進化するエコシステムとして機能できるようになる方法を学びます。
🧠 ⚙️ 信頼性の高い RAG パイプラインの設計: 実践ガイド – マイクロコース
検索拡張生成（RAG）システムの精度、安定性、信頼性を高めるためのコアパターン、落とし穴、そして修正方法を学びます。RAGパイプラインのあらゆる段階における直感を養い、すぐに応用できる実践的なテクニックを学びます。
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📡 🔍 自動計測の仕組み – マイクロコース
OpenTelemetryの「ゼロコード」の魔法は強力ですが、その背後で何が行われているかを理解することが不可欠です。このマイクロコースでは、エージェントやライブラリからモンキーパッチやeBPFに至るまで、自動インストルメンテーションの実際の仕組みを詳しく説明し、自動と手動の手法を組み合わせて堅牢な可観測性を実現する方法を紹介します。
🤖 🗂️ ディープエージェントを使い始める – デモ ビデオ
Deep Agentsが指示を整理されたワークフローに変換することで、タスクを計画、推論、実行する仕組みを学びましょう。この簡単なデモでは、タスクを細分化し、TODOを作成し、ツールを呼び出す機能を紹介し、エージェントによる自動化の威力を実際に体験していただけます。
⚡ 🔒 エッジ AI: 高速、プライバシー保護、そして効率性 – マイクロコース
エッジAIのパワーを解き放ち、超高速レスポンス、帯域幅コストの削減、そしてデータをデバイス上に保持することでプライバシーの強化を実現します。エッジアーキテクチャ、モデルの最適化、そしてAIを大規模に導入する際にチームが直面する現実的な課題に対する明確な直感を構築します。
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