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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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