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コース概要

生成型AI入門

  • 生成型AIとは何かの定義
  • 生成モデルの概要(GAN、VAEなど)
  • 実際の応用例や事例紹介

合成データが必要となる理由

  • 現実世界のデータに内在する制約点
  • プライバシーやセキュリティ面での課題
  • AIモデルの安定性向上への寄与効果

合成データの生成手法

  • データ作成のための技術的アプローチ
  • 品質と多様性を担保したデータ作成のポイント
  • ​実践ワークショップ:初めての合成データセットの制作体験

合成データの評価方法

  • 品質判定基準や測定指標の整理
  • ​合成データと実際のデータの性能比較手法
  • 具体例を用いた分析手順の説明

倫理的・法的な側面への対処法

  • 社会的責任を踏まえた取り組み方についての考察
  • 関連する法令や規制内容の概要説明
  • 技術革新と倫理的配慮のバランス感覚の養成

データ合成分野における高度なテーマ

  • 教師なし学習向けの合成データ作成手法
  • 複数ドメイン間をまたぐ合成データ生成技術
  • 今後の生成型AI発展の動向分析

総括的なプロジェクト実践

  • 得られた知識を現実世界での問題解決へ適用する手法
  • 合成データ活用戦略の構築演習
  • 成果物に対する講師による評価とフィードバック提供

総括および今後の学びの進め方について

要求

  • 機械学習の基本的な概念に関する理解があること
  • Pythonプログラミングの実務経験があること
  • データサイエンスワークフローに精通していること

受講対象者

  • データサイエンティスト
  • AI関連分野で活躍する実務家
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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