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コース概要
モジュール1: 導入とAI理論
- モデルベースアプローチ:AIをエンジニアリングの問題として扱う。
- 「機械の中の幽霊」の解明:AIとは何か、何でないか。
- テクノロジーの進化:BERTからトランスフォーマーまで。
- 生成ドメイン:分析、クリエイティブ、研究、画像、音楽、ビデオ。
- データガバナンス:ピラーや監査、研究動向(マルチモダリティ、エージェント、RAG、LLM vs. SLM)。
- 暗い側面:倫理、知的財産権、バイアス、幻覚、ソーシャルエンジニアリング。
- リスク評価:データポイズニング、ネペンテス、人材の「劣化」リスク。
- モデル分類:基盤モデル vs. タスク固有モデル;クローズド vs. オープンウェイトモデル。
モジュール2: 現状とツールセット
- 言語モデルの競技場:性能とベンチマークの比較。
- 専門的な購入基準:コスト、遅延、プライバシー、ベンダーロックイン。
- 大規模モデルの概要:OpenAI ChatGPT、Perplexity、Gemini、Grok。
- ニッチと小規模モデル:Manus、SpecKit。
- グラフィカル生成:Perchance
- 技術的制約:コンテキストロット vs. トークンコスト。
モジュール3: インタラクション - プロンプトとコンテキストエンジニアリング
- 検証フレームワーク:完全性、一貫性、検証可能性。
- RAG戦略:リトリーバル支援生成とファインチューニングの使用时机。
- AIのROI:メンテナンスコスト vs. 生産性向上。
- 高度な技術:20以上のプロンプトとRAG手法の実際の例。
- 実験的フロンティア:三辺測量、マップと地形の概要、モデルベース生成。
モジュール4: アジャイルプロジェクト管理におけるAI
- スーパーコンピュータパイロット:AIを自動化エンジンとして活用。
- 決定プロセス:人間の責任 vs. AIアシスタンス。
- AIOps & GitOps:運用ワークフローへのAI統合。
- ツールチェーン & パイプライン:シームレスなAI駆動環境の構築。
- アジャイルアーティファクト:バックログ、ロードマップ、要件工学。
- 精密な管理:キャパシティプランニングと見積もり(正確性 vs. 精度)。
- 製品所有:アイディエーション、機能分析、Vibeコーディングのリスク。
- リスクとシナリオ:「もしも」計画と自動化されたリスク管理。
- 洗練:ユースケースとユーザーストーリーの記述と洗練。
要求
- アジャイルマニフェストとScrumフレームワークの基本的な理解。
- プロジェクト管理、製品所有、またはチームリーダーシップの経験。
- 事前のプログラミングやAIエンジニアリングの経験は必要ありませんが、デジタルツールに関する一般的な知識があるとお勧めです。
対象者
- アジャイルプロジェクトマネージャーとスクラムマスター。
- 製品オーナーと製品マネージャー。
- ITチームリーダーとデリバリーマネージャー。
- アジャイル環境で働くビジネスアナリスト。
- AIOpsに興味のあるオペレーションズマネージャー。
7 時間
お客様の声 (2)
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