つくりながら学ぶ!生成AIアプリ&エージェント開発入門(Compass Data Science) [単行本]Ω

要旨（「BOOK」データベースより）大規模言語モデル：ＬＬＭ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！目次（「BOOK」データベースより）第１章　まずは事前準備をしよう第２章　最初のＡＩチャットアプリを作ろう第３章　ＡＩチャットアプリを作り込もう第４章　ＡＩチャットアプリをデプロイしよう第５章　便利なＡＩアプリを開発しよう第６章　画像認識機能を活用したＡＩアプリを作ってみよう第７章　より複雑なＡＩアプリを作ってみよう―ＰＤＦに質問するアプリ第８章　ＡＩエージェント実装のための前提知識第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第１０章　カスタマーサポートエージェントを作ってみよう第１１章　データ分析エージェントを作ろう出版社からのコメント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！内容紹介OpenAI社のChatGPT、Anthropic社のClaude、Google社のGeminiの3つ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。これらのモデルを柔軟に切り替えられるよう、LangChainを用いて汎用的な実装を行っていきます。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。以下のようなAIアプリやAIエージェントを作成します•　URLを入力すると、そのページの内容を自動で取得して要約してくれるAIアプリ•　YouTubeのURLを投げると、その動画を見て内容を要約してくれるAIアプリ•　PDFをアップロードして、その内容についてLLMに質問できるAIアプリ•　Webで検索を行い、調べ物をしてくれるAIエージェント•　BigQueryと連携して、データ分析を行うAIエージェント本書で紹介するアプリケーションやエージェントは基本的なものですが、その開発の基礎を学ぶことで、より高度なものを作る土台が築けます。ChatGPTをはじめとするLLMを活用したサービス開発に挑戦するきっかけになれば幸いです。CONTENTS1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紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）ML_Bear(ML BEAR)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著者についてML_Bear (エムエルベア)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。