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コース概要

阿里雲における生成AI入門

  • 生成AIの概要および企業での活用方法について解説する。
  • 阿里雲が提供する生成AIサービスとその主な機能を紹介する。
  • QwenモデルやModel Studioの仕組み、典型的なビジネスシナリオを解説する。
  • 企業導入における実現可能性、リスク、および期待される成果について考察する。

阿里雲環境の準備と初期設定

  • 必要なサービスを含む阿里雲アカウントの構築方法を解説する。
  • Model Studioへの接続およびモデルAPIの利用手順を示す。
  • 初回生成AIリクエストの実施とその結果内容の確認を行う。
  • 基本パラメータ、トークン消費量、出力挙動に関する知識を習得する。

プロンプト設計およびワークフローの基礎

  • チャット応答作成、要約生成、コンテンツ創作に適した効果的なプロンプトの書き方を説明する。
  • 指示文や例示、出力形式指定を用いて結果品質を高める手法を紹介する。
  • 一貫性と品質維持のためのプロンプト調整・検証方法を示す。
  • 一般的なプロンプト設計における誤りや危険点についても学ぶ。

Qwenモデルを活用したアプリケーション構築

  • アプリケーションやワークフローからQwenモデルへアクセスする方法を解説する。
  • 簡易型アシスタントやビジネス業務自動化の流れについて設計方法を示す。
  • テキストおよびマルチメディア対応事例など、実用レベルの活用可能性を考察する。
  • 顧客サポート、知識案内、コンテンツ作成などの具体例についても紹介する。

検索機能連動型AIソリューションの構築

  • 実務的観点から「検索増強生成」という仕組みを理解する。
  • 高品質な回答を得るために必要な文書や情報源の準備方法を示す。
  • 企業内コンテンツと生成AIワークフローとの連携手法について学ぶ。
  • 出力結果の適切性・正確さおよび限界点を評価する手法も紹介する。

展開、セキュリティ管理およびコスト最適化

  • 阿里雲環境下における生成AIアプリケーションの各種導入形態を解説する。
  • 基本的なセキュリティ対策、アクセス制御およびガバナンス手法を示す。
  • 利用状況の監視やコスト管理技術、安全性確保策についても学ぶ。
  • 一般的なトラブル解決手順やコース終了後の今後の取り組み計画について考察する。

要求

  • クラウドコンピューティングの基本的な概念に関する知識
  • WebアプリケーションやAPI、あるいはクラウドサービスの使用経験があること
  • プログラミングの基礎的なスキル

対象者層

  • 阿里雲上で生成AIアプリケーションを構築したい開発者
  • ビジネス用途向けのAIサービスの活用を検討しているソリューションアーキテクト
  • 企業におけるAI導入を検証中の技術チームリーダーやIT専門職の方々
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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