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コース概要
生成AIの導入
- 生成AIとは何か、なぜ重要なのか?
- 生成AIの主な種類と手法
- 生成AIの主要な課題と制約
トランスフォーマー構造とLLMs
- トランスフォーマーとは何か、どのように機能するのか?
- トランスフォーマーの主なコンポーネントと特徴
- トランスフォーマーを使用してLLMsを構築する方法
スケーリング法則と最適化
- スケーリング法則とは何か、なぜLLMsにとって重要なのか?
- スケーリング法則がモデルサイズ、データサイズ、計算予算、推論要件とどのように関連しているか?
- スケーリング法則がLLMsの性能と効率を最適化するためにどのように役立つか?
LLMsの訓練と微調整
- スクラッチからLLMsを訓練する主な手順と課題
- 特定のタスク向けにLLMsを微調整することの利点と欠点
- LLMsの訓練と微調整におけるベストプラクティスとツール
LLMsの展開と利用
- 生産環境でLLMsを展開する主な考慮事項と課題
- 各種ドメインや業界でのLLMsの一般的なユースケースとアプリケーション
- LLMsを他のAIシステムやプラットフォームと統合する方法
生成AIの倫理と未来
- 生成AIとLLMsの倫理的および社会的な影響
- 偏り、誤情報、操作などの生成AIとLLMsの潜在的なリスクと害
- 生成AIとLLMsの責任ある有益な利用方法
まとめと今後のステップ
要求
- 機械学習の概念(監督学習と非監督学習、損失関数、データ分割)を理解していること
- Pythonプログラミングとデータ操作の経験があること
- ニューラルネットワークと自然言語処理の基本的な知識があること
対象者
- 開発者
- 機械学習愛好家
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