コース概要

生成型 AI と Azure OpenAI の概要

  • AI および生成型 AI の全体像
  • Azure OpenAI サービスの概要
  • Azure アカウントと OpenAI サービスの設定

Azure OpenAI Studio および Playground の使用

  • Azure OpenAI Studio の操作
  • Playground でのモデルの実験
  • モデルの能力と制限の理解

OpenAI を Java で統合する

  • Java 開発環境の設定
  • Java を使用した Azure OpenAI のアクセス方法
  • Java アプリケーション内の AI 機能の構築とテスト
  • ChatGPT の概要および Java との統合方法
  • Prompt Engineering 技術の理解と適用

AI モデルを Web アプリケーションとして展開する

  • Java を使用した Web アプリケーションの作成
  • Web アプリに AI 機能を組み込む
  • 展開とスケーリングのベストプラクティス

DALL-E による画像生成

  • DALL-E と画像生成の概要
  • DALL-E Studio を使用した画像作成
  • Java コードからの画像生成

テキスト埋め込みと意味検索

  • テキスト埋め込みの理解
  • Java での埋め込みモデルの実装
  • 意味検索機能の構築

Whisper AI を使用した音声処理

  • AI による音声処理の基礎
  • Whisper AI を使用した音声認識
  • 音声翻訳と多言語サポート

先進的な AI モデルの統合

  • テキストと音声モデルの組み合わせ
  • ユーザーデータを使用した AI との対話をパーソナライズする
  • キーワードとベクトル検索の実装
  • ChatGPT と Prompt Engineering を使用した対話の向上

セキュリティと微調整

  • AI 搭載アプリケーションのセキュリティ
  • 特定のユースケース向けにモデルを微調整する
  • コンテンツフィルターを使用した品質管理

実践セッション

  • リアルワールドのシナリオでの手動ラボ
  • 協力プロジェクトとピアレビュー
  • キャップストーンプロジェクト:AI 搭載 Java アプリケーションの構築

まとめと次へのステップ

要求

  • Java プログラミングの理解
  • RESTful API と Web サービスの経験
  • クラウドコンピューティングの概念に関する知識

対象者

  • Java 開発者
  • ソフトウェアエンジニア
  • クラウド愛好家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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今後のコース

関連カテゴリー