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コース概要
ジェネレーティブAI入門
- ジェネレーティブAIとは何か、なぜ重要なのか?
- ジェネレーティブAIの主な種類とテクニック
- ジェネレーティブAIの主な課題と限界
トランスフォーマ・アーキテクチャとLLM
- トランスフォーマーとは何か?
- トランスフォーマーの主な構成要素と特徴
- トランスフォーマーを使ってLLMを構築する
スケーリング則と最適化
- スケーリング則とは何か、なぜLLMにとって重要なのか?
- スケーリング則はモデルサイズ、データサイズ、計算予算、推論要件にどのように関係するのか?
- スケーリング則はLLMの性能と効率の最適化にどのように役立つのか?
LLMのトレーニングと微調整
- LLMをゼロからトレーニングする主なステップと課題
- 特定のタスクのためにLLMを微調整することの利点と欠点
- LLMのトレーニングと微調整のためのベストプラクティスとツール
LLMの導入と使用
- LLMを実運用に導入する際の主な考慮事項と課題
- 様々なドメインや業界におけるLLMの一般的な使用例とアプリケーション
- LLMと他のAIシステムやプラットフォームとの統合
生成AIの倫理と将来
- 生成AIとLLMの倫理的・社会的意味合い
- バイアス、誤報、操作など、生成AIとLLMの潜在的なリスクと害悪
- ジェネレーティブAIとLLMの責任ある有益な利用
まとめと次のステップ
要求
- 教師あり学習と教師なし学習、損失関数、データ分割などの機械学習の概念の理解 Python プログラミングとデータ操作の経験 ニューラル ネットワークと自然言語処理の基礎知識
観客
- 開発者 機械学習愛好家
21 時間