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コース概要
生成型AI入門
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生成型AIとは何かの定義
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生成モデルの概要(GAN、VAEなど)
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実際の応用例や事例紹介
合成データが必要となる理由
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現実世界のデータに内在する制約点
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プライバシーやセキュリティ面での課題
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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
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データ作成のための技術的アプローチ
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品質と多様性を担保したデータ作成のポイント
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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
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品質判定基準や測定指標の整理
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合成データと実際のデータの性能比較手法
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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
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社会的責任を踏まえた取り組み方についての考察
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関連する法令や規制内容の概要説明
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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
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教師なし学習向けの合成データ作成手法
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複数ドメイン間をまたぐ合成データ生成技術
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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
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得られた知識を現実世界での問題解決へ適用する手法
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合成データ活用戦略の構築演習
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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
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機械学習の基本的な概念に関する理解があること
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Pythonプログラミングの実務経験があること
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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
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データサイエンティスト
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AI関連分野で活躍する実務家
21 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
機械翻訳
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
機械翻訳