生成AIフルスタックエンジニアBootCampのカリキュラム: 内容は4層の技術スタックを網羅
| レイヤー | 内容 |
|---|---|
| アプリケーション層 | インテリジェントカスタマーサービス、コード生成アシスタント、公式アカウント作成アシスタント、マーケティング文書アシスタント、ナレッジマネジメントプラットフォーム、インテリジェントエージェントプラットフォーム |
| プラットフォーム層 | Dify、FastGPT、Transformers、LangChain、DingTalkボット、Docker、Model Context Protocol |
| モデル層 | Deepseek、Qwen、Claude 3、Gemini 2.5 Pro、ChatGPT |
| 計算力層 | NVIDIA、Google TPU、Microsoft、AWS、AMD |
生成AIフルスタックエンジニア能力モデルの解説
生成AI技術の急速な進展に伴い、AIフルスタックエンジニアという職種が登場し、先端技術と実用化の橋渡し役として注目されています。生成AI製品の開発と展開を成功させるためには、「計算力層－モデル層－プラットフォーム層－アプリケーション層」の4層の技術スタックに関する知識とスキルが求められます。
1. 計算力層：生成AIの基盤インフラ
この層はAIモデルのトレーニングおよび展開を支える基礎です。主な例として： - NVIDIA：GPU計算の主力 - Google TPU：ディープラーニング最適化チップ - AMD、Microsoft Azure、AWS：強力な計算力と分散処理能力を提供
AIフルスタックエンジニアは、これらの計算リソースの活用方法、環境構築、性能最適化技術を理解する必要があります。
2. モデル層：大規模モデルの理解と活用
この層は生成AIの中核であり、主流の基盤モデルやオープンソースモデルが含まれます： - OpenAI ChatGPT、Claude 3、Gemini 2.5 Pro：汎用大規模言語モデル - Deepseek、Llama、Qwen：オープンソース大規模モデル
フルスタックエンジニアは、これらのモデルを使ってファインチューニング、推論の最適化、複数モデルの連携ができる必要があります。
3. プラットフォーム層：モデルとアプリケーションの架け橋
この層は開発を効率化するフレームワークとツールチェーンを提供します： - Dify、FastGPT：LLMアプリの迅速な構築とデバッグ - Transformers、LangChain：モデルの呼び出しとワークフロー構成 - Docker、Model Context Protocol：コンテナ化展開、アプリ連携、文脈管理
この層でのスキルは、API設計、プラットフォーム統合、自動化ワークフロー構築に反映されます。
4. アプリケーション層：ユーザー向けの生成AIサービス構築
最終的な目標は、以下のような実用的なAIアプリケーションの構築です： - インテリジェントカスタマーサービス - コード生成アシスタント - 公式アカウントおよびマーケティング文書の生成アシスタント - ナレッジマネジメントとインテリジェントエージェント
フルスタックエンジニアは、プロダクトの視点、フロントエンド設計の基礎、そしてユーザーのニーズを的確に反映する能力が求められます。
まとめ
生成AIフルスタックエンジニアは、技術と製品の両面に精通したオールラウンダーであり、計算リソースやモデルの原理を理解するだけでなく、中間プラットフォームの統合・制御、そして実用的なAIアプリの迅速な構築が可能でなければなりません。この4層の技術スタックを習得することが、優れたAIフルスタックエンジニアへの第一歩です。
