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コース概要
ソフトウェア開発向けAIの導入
- 予測AIとジェネレーティブAIの違い
- コード、アナリティクス、および自動化におけるAIの応用
- LLM(大規模言語モデル)、トランスフォーマー、および深層学習モデルの概要
AI支援コーディングと予測開発
- AI搭載コード補完と生成(GitHub Copilot, CodeGeeX)
- デプロイ前のコードバグと脆弱性の予測
- コードレビューや最適化提案の自動化
ソフトウェアアプリケーション向け予測モデルの構築
- 時系列予測と予測アナリティクスの理解
- 需要予測や異常検知のためのAIモデルの実装
- Python、Scikit-learn、TensorFlowを使用した予測モデリング
テキスト、コード、画像生成のためのジェネレーティブAI
- GPT, LLaMA などのLLMとの作業
- 合成データ、テキスト要約、ドキュメンテーションの生成
- ディフージョンモデルを使用したAI生成画像と動画の作成
実際のアプリケーションでのAIモデルの展開
- Hugging Face, AWS, Google Cloudを使用したAIモデルのホスティング
- ビジネスアプリケーション向けAPIベースのAIサービスの構築
- 分野固有タスク向けに事前学習済みAIモデルを微調整する
予測ビジネスインサイトと意思決定のためのAI
- AI駆動型のビジネスインテリジェンスと顧客アナリティクス
- 市場トレンドや消費者行動の予測
- AIによるワークフローオプティマイゼーションの自動化
開発における倫理的なAIとベストプラクティス
- AI支援意思決定における倫理的考慮事項
- 乖離検出と公平性の確保
- 解釈可能で責任あるAIのためのベストプラクティス
実践ワークショップと事例研究
- 実際のデータセット向け予測アナリティクスの実装
- テキスト生成機能を備えたAI搭載チャットボットの構築
- 自動化向けLLMベースアプリケーションの展開
まとめと次なるステップ
- キーポイントの復習
- AIツールとリソースのさらなる学習
- 最終Q&Aセッション
要求
- 基本的なソフトウェア開発概念の理解
- 任意のプログラミング言語の経験(Pythonが推奨)
- 機械学習やAIの基本的な知識(推奨されるが必須ではありません)
対象者
- ソフトウェア開発者
- AI/MLエンジニア
- テクニカルチームリード
- AI搭載アプリケーションに関心のあるプロダクトマネージャー
21 時間
お客様の声 (1)
そのトレーナーが多くの知識を持ち、それを私たちと分かち合ってくれたことが気に入りました
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
コース - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
機械翻訳