Hugging Faceは最近、「Agentコース」というオンライン学習コースをリリースしました。このコースは、学習者がインテリジェントエージェントの基本知識と応用を深く理解するのに役立つことを目的としています。コース内容は充実しており、5つのユニットで構成され、エージェントの基本概念から最終的な課題評価まで、段階的に学習を進め、必要なスキルを習得できるように設計されています。
最初のユニットは「コースへようこそ」で、コースの概要、ガイドライン、必要なツールが提供され、学習過程における良好な基盤を築きます。次に「エージェント入門」ユニットでは、インテリジェントエージェントの定義、大規模言語モデル（LLM）の概念、特殊記号の使い方を学びます。
3つ目のユニットでは、smolagents、LangChain、LangGraph、LlamaIndexなど、現在のインテリジェントエージェント開発において重要なツールやフレームワークを紹介しています。続くユニットでは、SQL、コード生成、情報検索、デバイスローカルエージェントの使用など、実践的なアプリケーション事例を検討し、実用的なスキルを習得します。
最後のユニットは「最終課題と評価」で、この段階では、総合的な課題を完了し、自動評価システムからフィードバックを受け、学習効果を高めます。コース終了後にはランキングも設けられ、学習者の成績が表示され、さらなる学習意欲を高めます。
また、このコースでは、学習過程で関連内容をより良く理解するために、基本的なPythonと大規模言語モデルの知識が求められます。Hugging Faceは、関心のある開発者や研究者がコースの改善に参加することを奨励しており、問題の報告やDiscordのディスカッションプラットフォームでの交流を通じて参加できます。
この意義深い学習プログラムに参加したい場合は、以下のリンクから登録できます。コースは完全に無料です。すべての参加者は、GitHubでコースに貢献し、コースの質を高め、より多くの学習者が恩恵を受けるよう奨励されています。
github:https://github.com/huggingface/agents-course?tab=readme-ov-file
ポイント:
🌟 コース内容は、インテリジェントエージェントの基本概念から実践的なアプリケーション事例までを網羅し、5つのユニットで段階的に構成されています。
🛠️ 基本的なPythonと大規模言語モデルの知識が必要です。コースは無料です。
📈 最終的には課題評価を行い、ランキングを設け、学習者の向上心を刺激します。
