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コース概要
はじめに
- 生成型AIとは何か?
- 他の種類のAIと比較した生成型AIの特徴
- 生成型AIにおける主な技術やモデルの概要
- 生成型AIの応用例および利用シーン
- 生成型AIが直面する課題と限界点
生成型AIによる画像作成手法
- テキスト記述からの画像生成法
- GANを用いた現実感あふれる多様な画像の生成
- VAEを利用した潜在変数を持つ画像の生成
- スタイル転送技術を用いた芸術的雰囲気の反映方法
生成型AIによるテキスト作成手法
- テキストプロンプトに基づいた文章生成法
- 『Transformer』ベースのモデルを用いて文脈や整合性を持つ文章を作成する方法
- 長大なテキストから要約文を生成する手法
- 同一意味内容の異なる表現形式を用いて言い換えを行う方法
生成型AIによる音声作成手法
- テキストから音声を生成する技術
- 音声から文章への変換方法
- テキストや音声資料を基にした楽曲の創作技法
- 特定の声質を持つ音声データの作成手法
生成型AIによるその他コンテンツの制作法
- 『自然言語』からプログラムソースを作成する手法
- 文章記述に基づいた製品スケッチの作成方法
- テキストや画像データから動画素材を生み出す技術
- テキストまたは画像資料に基づいた3次元モデルの生成法
生成型AIの評価手法について
- 生成されたコンテンツの品質や多様性を測定するための検証方法
- 『Inception Score』や『Fréchet Inception Distance』、『BLEUスコア』といった指標の利用法
- クラウドソーシングや調査活動を用いた人間による評価手法
- 『チューリングテスト』や識別器技術といった敵対的検証方式の適用法
生成型AIが持つ倫理的・社会的影響の理解方法
- 公平性や責任所在を確実に担保する対応法
- 乱用・悪用を防止するための取り組み内容
- コンテンツ制作者および消費者の権利やプライバシーの保護策
- 人間とAIが協力して創造性を高めていく取り組みのあり方
総括および今後の展望
要求
- AIに関する基本的な概念および用語の理解
- Pythonプログラミングやデータ分析の経験があること
- TensorFlowやPyTorchなどの深層学習フレームワークに馴染みがあること
対象者
- データサイエンティスト
- AI開発者
- AIに関心を持つ方々
14 時間
お客様の声 (2)
このトレーニングから身につけられる、実践的なヒントと推奨プロンプト
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
コース - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
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適切かつ効果的なプロンプトの活用
Marses Pacaldo
コース - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
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