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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
お客様の声 (2)
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