お問い合わせ

コース概要

コースアウトライン トレーニング提案書 

1日目 - データワークフロー向けAIとPythonの入門

• 人工知能と機械学習の現状の概要

  • 現代的なデータエンジニアリングにおけるAIの役割

• AIアプリケーションのためのPython基礎の復習

  • pandasとNumPyを用いたデータ処理

• APIとJSONデータ処理の入門

  • データセットの読み込みと変換に関するミニ演習

2日目 - 実務家向け機械学習の基礎

• 教師あり学習と教師なし学習の概念

  • 特徴量エンジニアリングとデータ前処理技術

  • scikit-learnを用いたモデルトレーニングの基礎

  • モデル評価とパフォーマンス指標

  • モデルデプロイメントの概念の紹介

  • シンプルな予測モデルの構築に関するハンズオン演習

3日目 - LLMとプロンプトエンジニアリングの入門

• 大規模言語モデルとその動作原理の理解

• トークン化、コンテキストウィンドウ、および制約条件

  • プロンプト設計の原則と技術

• ゼロショットプロンプトとフューショットプロンプト

  • プロンプト評価と反復改善戦略

  • プロンプトエンジニアリングに関するハンズオン演習

4日目-  LLMによるAIアプリケーションの構築

• PythonでのLLM APIの利用

  • 構造化出力と関数呼び出しの概念

• チャットベースおよびタスクベースのアプリケーション構築

• 検索拡張生成(RAG)の紹介

• 外部データソースとのLLM接続

• シンプルなAIアシスタントの構築に関するミニプロジェクト

5日目 - AIソリューションのプロダクション化

• スケーラブルなAIワークフローの設計

  • データパイプラインへのAI統合

  • モデルパフォーマンスの監視と改善

• コスト最適化とAPI利用戦略

  • セキュリティと責任あるAIに関する考慮事項

  • エンドツーエンドのAIソリューション構築に関する最終プロジェクト

 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (2)

今後のコース

関連カテゴリー