17 分12-Factor Agents:信頼できるLLMアプリケーションの設計パターン-Dex Horthy、HumanLayer
一時停止、再開、人間への判断依頼を行い、ビジネス上の状態をモデルの推測から分離できるAIワークフローの設計方法を学べます。
AI Explained. 記事より古い2024年3月の動画ですが、役立つのは比較手法です。1人の慎重なレビュアーが、OCR、心の理論、指示への追従、数学という同じ難しいタスクを3つの最先端モデルに並行して実行し、それぞれがどこで破綻するかを明確に示しています。モデル名は古くなっていますが、モデルを比較する枠組みは今も有効です。
現在の順位ではなく、テスト手法を学ぶ動画として扱ってください。具体的にどのモデルが勝ったかは過去の情報です。役立つのは、同じ例を実行し、失敗パターンを確認し、曖昧な「最高のモデル」という主張をうのみにしない姿勢です。
あるタスクに十分対応できるモデルを判断する際に再利用できる、体系的な比較方法を確認できます。
Claude 3、Gemini 1.5、GPT-4が、もはや最先端モデルの基準ではないことを理解しておいてください。
最終確認日:2026年5月18日
同じ学習パスで次のキュレーション済みの補完動画を続けて視聴してください。
17 分一時停止、再開、人間への判断依頼を行い、ビジネス上の状態をモデルの推測から分離できるAIワークフローの設計方法を学べます。
32 分意味、トーン、用語、最終承認に対する人間の責任を失わずに、ローカライゼーションへAIを導入する方法を学べます。
37 分意思決定の前にAIを使って前提に異議を唱え、選択肢を比較し、反対意見を洗い出せるようになります。
このトピックについてさらに詳しく学べる、厳選された外部コースです。
Andrew Ng
LLMを実際に使いながら、意図を持ってプロンプトを作成する方法と、生成AIが本当に役立つ場面と落とし穴になる場面を見分ける方法を学べます。誇張のない落ち着いた指導で、「ChatGPTを一度試したことがある」段階から「毎日自信を持って使う」段階へ進むのに最適な橋渡しとなる講座です。
Antje Barth · Shelbee Eigenbrode · Mike Chambers · Chris Fregly
実務家から「LLMを使った開発に本格的に取り組むなら、どの講座を受けるべきか」と聞かれたときの答えが、この講座です。研究論文のように難解ではありませんが、数理的な説明に妥協はありません。AWS寄りのデプロイメントの章も、SageMakerを使う予定がなくても役立ちます。
Google Cloud
Google's own answer to 'what is generative AI, actually' — the non-technical counterpart to Elements of AI, aimed explicitly at sales, HR, marketing, and operations roles rather than engineers. Forty-five minutes to a real mental model of how generative AI differs from classic machine learning, with no code and no jargon.