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コース概要
生成型AI入門
- 生成型AIとは何か、なぜ重要なのか
- 生成型AIの主な種類および技術手法
- 生成型AIが抱える主要な課題と限界
トランスフォーマーアーキテクチャとLLM
- トランスフォーマーとは何か、その仕組みはどうなっているか
- 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用いたLLMの構築方法
スケーリング則と最適化手法
- スケーリング則とは何か、なぜLLMに不可欠なのか
- モデル規模・データ量・計算コスト・推論要件とスケーリング則の関係性
- スケーリング則を活用してLLMの性能や効率性を最適化する方法
LLMの訓練および微調整
- LLMをゼロから訓練する際の主要な手順と課題
- 特定業務向けにLLMを微調整することのメリット・デメリット
- LLM訓練および微調整におけるベストプラクティスと活用可能なツール
LLMの導入と利用方法
- 実環境にLLMを導入する際の留意点および課題
- 各業界や分野で利用されているLLMの一般的な用途例
- 他のAIシステムやプラットフォームと連携させる方法
生成型AIの倫理的課題と今後の展望
- 生成型AIおよびLLMがもたらす社会的・倫理的な影響
- 偏見や偽情報の拡散、意図せぬ操作など、生成型AIおよびLLMに伴うリスクと潜在的な悪影響
- 責任ある形で有益に生成型AIおよびLLMを活用するための考え方
まとめと今後の取り組みの方向性
要求
- 教師あり学習・教師なし学習、損失関数、データ分割といった機械学習の概念に関する理解
- Pythonプログラミングおよびデータ操作の実務経験
- ニューラルネットワークおよび自然言語処理に関する基礎知識
対象者
- 開発者
- 機械学習に興味のある方々
21 時間
お客様の声 (7)
例とリンクのエクセルリポジトリ
Olga - GE HealthCare
コース - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機械翻訳
多くの例と異なるツールを確認する
Bartosz - GE HealthCare
コース - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機械翻訳
カスタムGPT、プロンプトエンジニアリング
Marcin Stezowski - GE HealthCare
コース - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機械翻訳
広い視野
Artur - GE HealthCare
コース - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機械翻訳
理論と技術的な例を併せて解説。
Marcin - GE HealthCare
コース - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機械翻訳
ミコライのIT業界以外の背景は、このトピックを異なる視点から提示し、IT関係者にとって非常に必要な視点を提供します。
Grzegorz - GE HealthCare
コース - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機械翻訳
ITの観点以外からの説明。価値を追加する
Marcin - GE HealthCare
コース - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
機械翻訳