お問い合わせを送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
コース概要
生成型AIおよび大規模言語モデル概論
- 生成型AIの概要とその発展過程
- LLMの紹介:GPTやBERTならびにそれらの機能特性
- 従来の自然言語処理手法との比較
トランスフォーマー構造とモデル学習について
- LLMにおけるトランスフォーマー構造の理解
- 自己注意機構と言語モデリングの仕組み
- 大規模言語モデルの訓練および微調整プロセス
効果的な対話を実現するためのプロンプトエンジニアリング
- 正確かつ有用な出力を得るためのプロンプト作成法
- 多様な利用用途に合わせたプロンプト設計手法
- 応答品質最適化を目指したプロンプト変更の実践例
ビジネス現場でのLLM活用事例
- 対話型AIを用いたカスタマーサービスの自動化
- マーケティングやメディア向けコンテンツ作成
- データ分析および報告書生成におけるLLMの利用例
倫理的課題とバイアス管理について
- LLMが生成するコンテンツに潜む偏りの特定方法
- 生成型AI導入時の倫理問題への対処法
- 責任ある形でLLMを活用するための戦略
LLM応用における高度な技術について
- 業界特有の課題に対応するためのLLM微調整法
- 他種AIシステムと連携させた機能拡張手法
- 多言語・クロスランギュアル処理能力の活用事例
ビジネスにおける生成型AIの将来動向
- 生成型AIおよびLLM研究分野の最新トレンド
- LLMソリューションの大規模展開に伴う機会と課題
- 企業におけるAI主導変革への備え方
総括および今後の取り組みについて
要求
- 機械学習および自然言語処理に関する基本的な知識があること
- Pythonプログラミングに慣れ親しんでいること
対象者
- 生成型AI技術に関心のあるデータサイエンティストやAI実務家
- 業務自動化やコンテンツ作成に注目しているビジネス担当者
- ワークフローへのLLM導入を検討中の技術管理職や意思決定者
14 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