※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。 Gitはプログラムのバージョン管理に必須のシステムです。しかし、Gitをよく理解していない初心者が、実務で取り返しのつかない失敗をしたという話もありがちです。本書は、Gitの概念や仕組み、GitHubの利用法をしっかり解説したうえで、実務でよく使う80のシチュエーションを演習形式で効果的に学べる入門書です。コマンドラインを使って演習を行うので、問題を解くだけでスキルアップができます。演習問題ダウンロード付き。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 OpenAI、Anthropic、Gemini、LangChain、LangGraph、Gradio、Tavily、SerpApiなどを用い、基本からマルチエージェントシステムの設計まで、開発に必要なテクニックを体系的に解説 　LLMエージェント（AIエージェント）は、ペルソナ（口調、知識、判断の方向、人柄）等を生成AIに組み込み、生きた人間の代わりに様々なことをするもので、カスタマーサービス、情報検索、分析、意思決定支援など、様々なタスクを自律的に遂行することができます。これにより、新たなサービスの創出、業務の自動化や効率化など、ビジネスに大きなインパクトをもたらすことが期待されています。 　一方で、LLMエージェントを実際のビジネスに応用するためには、技術的な理解だけでなく、システム設計や運用における様々な課題をクリアする必要があります。例えば、エージェントの能力を最大限に引き出すための対話設計、複数エージェント間の連携制御、ユーザーとのインタラクションデザインなどを設計、解説します。 第1章　LLMエージェントとは 1.1　言語モデルとは何か 1.2　LLMエージェントとは 第2章　エージェント作成のための基礎知識 2.1　OpenAI API 2.2　LangChain入門 2.3　Gradio を用いたGUI作成 第3章　エージェント 3.1　LLMに知識を与える 3.2　LLMにツールを与える 3.3　複雑なフローで推論するエージェント 3.4　記憶を持つエージェント 3.5　ペルソナのあるエージェント 第4章　マルチエージェント 4.1　マルチエージェントとは 4.2　マルチエージェントシステムの構築 4.3　マルチエージェントの活用 第5章　LLMエージェント研究の最先端 5.1　直近の研究動向 5.2　ビジネスでの利用例 補足　OpenAI API／Anthropic APIキー／Gemini APIキー／Tavily APIキー／Serp APIキー／Google Colaboratoryのシークレット機能

※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。 ChatGPTが使う大規模言語モデル（LLM）「GPT」を一から作りながら、LLMの基本から実装まで体形的に学べます！ 【本書の特徴】 ●Transformerの基礎からGPTモデルまで一から作りながら学べる ●「人間の意図に沿った応答」を生成するアラインメント（SFT、DPO）の仕組みを実装で学べる ●最新の推論強化モデルまでカバー 【LLMの仕組みを3段階で理解】 ●図解や平易な解説で直感的に分かる ●実際に動くPyTorchコードで理解 ●理論的な背景は数式で補足 Transformerモデルを作った後、GPT-2相当のLLMを実装。さらにGPT-2だけでは実現できなかった「人間の意図に沿った応答」を生成するための技術（SFT、DPO）を、実際のコードで体験します。多数のGPUを使った大規模学習をするための分散学習についてもコードを示しながら解説します。 現代の大規模言語モデルがどのように作られているのか―、その本質をこの1冊で理解できます。