南風原香奈の作品一覧
「南風原香奈」の「エンジニアのための生成AI入門 はじめての生成AIアプリ開発からエージェント開発まで」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
- 作者をフォローする
- フォローすると、この作者の新刊が配信された際に、お知らせします。
作品一覧
-
3.71巻2,999円 (税込)※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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 生成AIの使いはじめを、やさしくわかりやすくサポートします！ 生成AIで開発する方法、生成AIを使った機能を開発する方法について、ひとつひとつ身につけることができるように解説した入門書です。 〇マンガとイラストでイメージが掴みやすい！ 〇手を動かしながら学べるハンズオン 〇超えてゆけ！著者の失敗エピソード ★読者特典★ すぐに始められるサンプルコード付き 【１章】生成AIの基礎や歴史を学びます。読み物としてお楽しみください。 【２章】いよいよ実践です。アプリ開発に欠かせない、プロンプトエンジニアリングの具体的なテクニックを「4つ」学びます。 【３章】LLMをAPI経由で呼び出し、あなたが開発する機能に組み込む方法を学びます。「試してみたい機能があるけれど、どうプログラムに組み込めばいいかわからない」「業務システムに生成AIを安全に導入したい」そんな悩みに答える章です。 【４章】LLMをAPI経由で直接呼び出す方法から一歩進んで、LangChainやLangGraphなどのフレームワークを活用する方法を学びます。API直接呼出しとどちらを使うべきか迷っている方にもおすすめです。 【５章】RAGを使って、「LLMが知らない情報を、調べてから答えさせる」仕組みを実現する方法を学びます。 【６章】生成AIアプリの本番運用に欠かせない、プロンプト管理とオブザーバビリティ(どこで何が起きたのかを知るための仕組み)について学びます。 【7章】最後の章です。これまで学んだことを全て組み合わせて、AIエージェントを実装します。 それぞれの章には、マンガとイラストをたくさん載せていますので、はじめてでもイメージを掴みながら読み進めることができます。 また、他の書籍にはあまりない「著者の失敗エピソード」をたくさん掲載しています。著者3人が失敗から得た知見を惜しみなく詰め込んでいますので、どうかリラックスして読み進めてください。 ----「はじめに」より抜粋---- 新しい技術を習得すること自体が大変だというのに、進化のスピードが速い生成AIについていくのなんてものすごく途方もない話に感じられるかもしれません。でもせっかく関わろうと思っていただけたのであれば全力で応援したい。生成AIって結構おもしろいんだぞ~というのを少しでも伝えたい。本書は「生成AIを使い始めるところから開発するところまで」の初心者に向けて、わかりやすく解説する本を目指しました。 しかも今回はなんと! 生成AIを使いながら生成AIの機能開発している3名がそれぞれの普段の業務を通して学んだことをベースに解説しています。「こういう技術って、実際に使えるんだろうか?」という疑問に対しそれぞれハマったポイントなどを書いていますので、ぜひ楽しみに読み進めていただければと思います。 流れが速く、潮目が変わりやすい生成AIという技術領域に対して、すでにもがいて溺れた経験のある私たちの知見がどうかみなさまの船出を少しでも安定したものにできればと思っています。
ユーザーレビュー
-
Posted by ブクログ
生成AIを使ったアプリケーション開発に必要な要素をわかりやすく解説している書籍。生成AI系の入門はここ最近色々出ているけど、わかりやすさと実践のバランスとしてこれは入門系の決定版じゃないかと思う。おすすめポイントは以下。
- LangChain、LangGraph、Langfuseといった生成AI関係でよく聞くツールの使い方が理解できる
- オブザーバビリティやガードレールといった生成AIアプリケーションを運用していくと重要になってくる考えを学べる
- 最終的にはAIエージェント実装まで行っており自分で生成AIアプリケーション開発をする際の土台ができる
- 著者の詰まりポイントの解説で一歩踏み -
Posted by ブクログ
ざーっと目を通したくらい
### **Chapter 1: 生成AIのきほん**
生成AIの基礎知識と歴史、そしてエンジニアが活用すべきツールについて解説しています。
* **生成AIの概要:** テキストや画像などを生成するAIの仕組みと、第1次〜第3次AIブーム（機械学習・深層学習）から現在の第4次ブーム（LLMなど）に至る歴史を振り返ります。
* **主要モデルとサービス:** 大規模言語モデル（LLM）や拡散モデル、およびChatGPT、Claude、Geminiなどのチャットサービスを紹介しています。
* **開発支援ツール:** 「Cursor」などのコーディングエー -
