商品紹介
大規模言語モデルを活用して実戦的なAIアプリ・エージェントを開発しよう!
ChatGPT APIやAnthropic社のClaude、Google社のGeminiなど各社の大規模言語モデル(LLM)のAPIを活用して、実戦的なアプリケーションやエージェントの開発方法を順を追って解説!Pythonを理解している方なら誰でも簡単に開発を進められるよう構成されています。
1章 まずは事前準備をしよう
2章 最初のAIチャットアプリを作ろう
3章 AIチャットアプリを作り込もう
4章 AIチャットアプリをデプロイしよう
5章 便利なAIアプリを開発しよう
6章 画像認識機能を活用したAIアプリを作ってみよう
7章 より複雑なAIアプリを作ってみよう - PDFに質問するアプリ
8章 AIエージェント実装のための前提知識
9章 インターネットで調べ物をしてくれるエージェントを作ろう
10章 カスタマーサポートエージェントを作ってみよう
11章 データ分析エージェントを作ろう
著者プロフィール ML_Bear(本名: 内田 直孝)
1984年京都市生まれ。京都大学大学院航空宇宙工学専攻修了後、大手建設機械メーカーの生産技術職として就職。その後 IT/Web 業界へ転身し、Webサービス運営企業においてデジタルマーケティング・データサイエンスに携わる。株式会社メルカリ在籍中にKaggleと出会ったことが転機となり、機械学習エンジニアのキャリアへと舵を切り、現在はフリーランス機械学習エンジニアとして複数のベンチャー企業のプロジェクトに携わる。趣味はNetflix鑑賞、マンガ、ラーメン食べ歩き、旅行。Kaggle Competitions Master。
※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。
※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします
ChatGPT APIやAnthropic社のClaude、Google社のGeminiなど各社の大規模言語モデル(LLM)のAPIを活用して、実戦的なアプリケーションやエージェントの開発方法を順を追って解説!Pythonを理解している方なら誰でも簡単に開発を進められるよう構成されています。
1章 まずは事前準備をしよう
2章 最初のAIチャットアプリを作ろう
3章 AIチャットアプリを作り込もう
4章 AIチャットアプリをデプロイしよう
5章 便利なAIアプリを開発しよう
6章 画像認識機能を活用したAIアプリを作ってみよう
7章 より複雑なAIアプリを作ってみよう - PDFに質問するアプリ
8章 AIエージェント実装のための前提知識
9章 インターネットで調べ物をしてくれるエージェントを作ろう
10章 カスタマーサポートエージェントを作ってみよう
11章 データ分析エージェントを作ろう
著者プロフィール ML_Bear(本名: 内田 直孝)
1984年京都市生まれ。京都大学大学院航空宇宙工学専攻修了後、大手建設機械メーカーの生産技術職として就職。その後 IT/Web 業界へ転身し、Webサービス運営企業においてデジタルマーケティング・データサイエンスに携わる。株式会社メルカリ在籍中にKaggleと出会ったことが転機となり、機械学習エンジニアのキャリアへと舵を切り、現在はフリーランス機械学習エンジニアとして複数のベンチャー企業のプロジェクトに携わる。趣味はNetflix鑑賞、マンガ、ラーメン食べ歩き、旅行。Kaggle Competitions Master。
※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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