開発者向けプロンプト・エンジニアリングと LLM 最適化
ラージ・ラングウェージ・モデルは本番ソフトウェアにおいて実用的なレイヤーとなり、コード生成、データ抽出、要約、自動エージェント処理に利用されています。本トラックでは、これらのモデルと正確かつ確実に通信する方法、出力を評価・保護する方法、ランアウェイコストや予測不可能な動作を避けながら実際のアプリケーションに統合する方法を学びます。重点は実践的で開発者向け：すべてのトピックは OpenAI、Anthropic、オープンウェイトモデルなどの API を使用したビルド時に行う決定にマッピングされます。
学習内容
プロンプトの基礎 — 指示の明確性、ロール設定、少数ショットパターン — から始まり、チェーン・オブ・ソート、自己一貫性、出力制約などの高度な戦略へと進みます。その後のコースでは LLM を開発者ワークフローに統合すること、特にコード生成とデータタスク用のプロンプト・エンジニアリング、LLM 搭載アプリケーションのエンドツーエンド構築に対応します。本トラックではさらに、モデル出力の評価とセキュリティ対策、失敗パターンの特定、プロンプト・インジェクション攻撃への防御もカバーします。最終コースではパフォーマンスチューニング、コスト最適化、ドメイン固有のファインチューニング、ツール利用とオーケストレーションを伴うエージェンティック AI パターン、LLM ソリューションの本番化とスケーリングの全パイプラインを扱います。
学習パス
12 のコースは A1 から C1 へと段階的に進みます。冒頭のコースプロンプト・エンジニアリング基礎では語彙と思考モデルを確立します。中級コース — LLM を開発者ワークフローに統合、コードとデータ向けプロンプト・エンジニアリング、LLM 搭載アプリケーション構築 — では実践的な構築へ進みます。本トラックは C1 でエージェンティック AI とオーケストレーションの高度な技法、特定ドメイン向け LLM のカスタマイズ、LLM ソリューションの本番化とスケーリングで完結し、LLM 機能が本番環境でスケール運用される際に生じるエンジニアリング上の関心事をカバーします。
動作方法
各コースは短く焦点を絞ったレッスンに分割され、リアルタイム・フィードバックと行き詰まったときに利用可能な AI チューターで完了します。演習は実践的：プロンプトと統合コードは内蔵エディタで直接作成、テスト、反復処理し、各変更の効果を抽象的に読むのではなく即座に確認できます。