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コース概要

生成AIとAzure OpenAIの基礎知識

  • AIおよび生成AIがもたらす技術的潮流について説明します
  • Azure OpenAIサービスの概要を解説します
  • Azureアカウントの設定方法およびOpenAIサービスの立ち上げ手順を紹介します

Azure OpenAI StudioとPlaygroundの活用方法

  • Azure OpenAI Studioの基本的な操作方法について学びます
  • Playgroundにて様々なモデルの特性を実際に試します
  • 各モデルの得意分野や限界点の把握方法を解説します

JavaによるOpenAI統合手法

  • Java開発環境の構築手順について説明します
  • JavaからAzure OpenAIサービスにアクセスする仕組みを理解します
  • Javaアプリケーション内でAI機能を構築・検証するテクニックを説明します
  • ChatGPTの基本事項とJavaへの統合手法について学びます
  • プロンプトエンジニアリング技術の実践的活用法を解説します

AIモデルを活用したウェブアプリケーション構築法

  • Javaを用いたウェブアプリケーション作成手法を紹介します
  • ウェブアプリ内にAI機能を組み込む実例を示します
  • 運用時の最適化・拡張のためのベストプラクティスを説明します

DALL-Eによる画像生成技術

  • DALL-Eや画像生成技術に関する概要を解説します
  • DALL-E Studioの操作手順と画像制作の実際を学びます
  • Javaプログラムから画像生成を行う手法についても習得します

テキスト埋め込みとセマンティック検索の実装法

  • テキスト埋め込み技術の基本コンセプトを説明します
  • Javaプログラムにて埋め込みモデルを実装する手法を示します
  • セマンティック検索機能の構築手順についても説明します

Whisper AIによる音声処理技術

  • 人工知能を用いた音声情報の取り扱いに関する基本知識を紹介します
  • Whisper AIによる音声認識機能の使用方法を説明します
  • 多言語対応や翻訳処理の実装手順も紹介します

高度なAIモデル統合手法

  • テキスト処理と音声解析用の複数モデルの連携方法を説明します
  • ユーザーデータを用いたAI対話機能のパーソナライズ手法を示します
  • 『キーワード検索』と『ベクター検索』の実装方法を解説します
  • プロンプトエンジニアリングおよびChatGPTによる対話向上テクニックも伝授します

『セキュリティ』と『モデルの微調整』手法

  • AI駆動型アプリケーションの安全性確保策について説明します
  • 用途別に適したモデル微調整手順を紹介します
  • 内容フィルタリング技術によりコンテンツ品質維持の実践方法も示します

実践演習とプロジェクト作成

  • 現実的なシナリオを想定したハンズオンラボ体験があります
  • グループでの共同作業や他者の作品の評価も行います
  • 最終課題としてAI機能を備えたJavaアプリケーション作成に取り組みます

『講座の総括』と今後の学習方向性

要求

  • Javaプログラミングの基礎知識があること
  • RESTful APIやウェブサービスの利用経験があること
  • クラウドコンピューティングに関する基本的な理解が求められます

対象者

  • Java開発者
  • ソフトウェアエンジニア
  • クラウド技術に興味のある方々
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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