Pythonによる生成AIプログラミングの基礎と実装のポイント <オンラインセミナー>

~ GPTモデルの使い方、Python APIによるGPTプログラミング、チャットボット生成、エージェントシステムの開発、GPTプログラム実装のベストプラクティス ~

・Pythonプログラミングを通して大規模言語モデルの基礎技術から実用的なシステム開発への応用技術まで修得できる講座
・RAGを用いた外部知識との統合、チャットボット開発などからさらに大きく発展しているAIエージェントの活用法まで実践的に修得し、システム開発に活かすための特別セミナー!

*講師の方は、Google Colaboratoryを使用いたします。可能な方はご用意いただければ幸いに存じます。

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

 本セミナーでは、ChatGPTを支える大規模言語モデルの基礎技術と、その実用的な応用例を紹介します。実践的な内容として、OpenAI Playgroundを用いた基本操作や、チャット型・思考型モデルへの効果的なプロンプト設計を取り上げます。さらに、Python APIによるGPTプログラミング、RAG手法を用いた外部知識との統合、チャットボット開発など、高度な応用を可能にするプログラミング実例を紹介します。加えて、エージェントシステム開発をテーマに、メモリや推論機構を備えた基本構造、CrewAIなどのフレームワークの活用方法、さらに複雑な課題を解決するために互いにブレインストーミングしながら協働できるエージェントの開発といった最前線についても解説します。最後に、GPTプログラム実装におけるベストプラクティスや、オープンソースモデルの利用方法について紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2026年04月21日(火) 10:00 ~ 17:00
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・GPTモデルの概念と使い方を知り、実務で活用したい方
・モデルがどのように応用できるのかに興味がある方
・システム、ソフト、データ分析関連のエンジニアの方
予備知識 ・セミナーで与えられるソースコードを理解するために、多少のPythonのプログラミング経験がある方
・プログラミングの入門コースを完成したレベルの知識:変数、制御構造、関数、クラスなどの知識があると理解しやすい
修得知識 ・GPTモデルの基礎構造や最新モデルの特徴に関する知識
・OpenAI PlaygroundやPython APIを用いてGPTモデルを活用したさまざまなタスク
・RAGによる外部知識との統合やエージェントシステムの開発方法
・GPTプログラム実装におけるベストプラクティスやオープンソースモデルの活用方法
プログラム

1.GPTモデルについて理解する
  (1).GPTが生まれるまでの経緯(生成AIの歴史的背景と発展)
    a.生成AI以前の自然言語処理モデル
    b.指示が理解できるInstructGPTの登場
    c.会話できるChatGPTの登場
  (2).現状のGPTモデル
    a.マルチモーダル入力対応のGPT4o
    b.思考型モデル(Oシーリース)
    c.ハイブリッドモデル(GPT5)
  (3).将来展望:動画生成やリアルなアバターの実現

2.GPTモデルの使い方
  (1).OpenAI Playgroundのウェブインタフェース
    a.書類、画像の処理
    b.音声会話の機能
  (2).チャットモデルに対するプロンプト技法
  (3).思考型モデルに対するプロンプト技法

3.PythonによりGPTモデルにアクセスする
  (1).Python APIによるGPTのプログラミング
  (2).Dall-eによる画像生成

4.GPTの応用例
  (1).GPTによるチャットボット生成
    a.心理的サポートの対話型AIの事例
    b.パーソナリティを持つキャラクターの設計例
    c.学習支援のチャットボットの事例
  (2).RAG手法によるドキュメント・ウェブとチャット
    a.社内文書検索やマニュアル支援システム
    b.プレゼン後に質問へ自動応答するQ&Aチャットボット

5.Agentシステムの開発
  (1).エージェントの基本構造(メモリ、推論、ツール利用)
  (2).OpenAI Agents、CrewAIなどのフレームワーク活用
  (3).AIエージェントを活用したアイデア発想・ブレインストーミング
  (4).役割分担型エージェントによる協働作業

6.GPTプログラムの実装
  (1).GPTのプログラムの実装のベストプラクティス
    a.モデル規模に応じた必要なハードウェア
    b.Hugging Faceによるクラウド環境でモデルの展開
    c.PythonとStreamlitによるAIアプリの開発
  (2).Open Sourceモデルで自分のパソコンに実行
    a.Llama 3.、DeepSeek R1モデルのパソコンに実行
    b.モデル圧縮・蒸留

キーワード GPTモデル OpenAI Playground チャットボット 対話型AI RAG Agentシステム Hugging Face モデル圧縮・蒸留
タグ AI・機械学習コンテンツソフト管理ソフト外注管理ソフト教育ソフト知的財産データ解析ITサービス
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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