お問い合わせ

コース概要

生成AIと大規模言語モデルの概要

  • 生成AIとその進化の概要
  • LLMの概要:GPT、BERT、およびその機能
  • 生成モデルと従来のNLPアプローチの比較

トランスフォーマーアーキテクチャとモデルのトレーニング

  • LLMにおけるトランスフォーマーアーキテクチャの理解
  • 自己注意機構と言語モデリング
  • 大規模言語モデルのトレーニングと微調整プロセス

効果的なインタラクションのためのプロンプトエンジニアリング

  • 正確で有用な出力を得るためのプロンプト作成
  • 多様なアプリケーション向けのプロンプト戦略の微調整
  • レスポンスの最適化のためのプロンプト変数の実験

ビジネスにおけるLLMの応用

  • 会話型AIによるカスタマーサービスの自動化
  • マーケティングおよびメディア向けのコンテンツ生成
  • データ分析およびレポート生成におけるLLMの活用

倫理的考慮事項とバイアス管理

  • LLM生成コンテンツにおける潜在的なバイアスの特定
  • 生成AIアプリケーションにおける倫理的懸念への対応
  • LLMの責任あるデプロイメントのための戦略

LLMの高度なテクニック

  • ドメイン固有のアプリケーション向けにLLMを微調整する
  • 他のAIシステムとLLMを統合して機能を強化する
  • 多言語および横断言語の機能を探る

ビジネスにおける生成AIの未来

  • 生成AIおよびLLM研究の新興トレンド
  • LLMソリューションのスケーリングにおける機会と課題
  • ビジネスにおけるAI主導の変革への備え

まとめと次のステップ

要求

  • 機械学習および自然言語処理の基本概念に関する基本的な理解
  • Pythonプログラミングの習熟度

対象者

  • 生成AI技術に関心のあるデータサイエンティストおよびAI実践者
  • 自動化やコンテンツ生成を検討しているビジネス専門家
  • 自身のワークフローにLLMを導入したい技術マネージャーおよび意思決定者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (2)

今後のコース

関連カテゴリー