コース概要

大規模言語モデル (LLMs) の紹介

  • LLMs とは何か?
  • LLMs のコンテンツ生成における役割
  • 最も人気のある LLMs の概要

コンテンツ生成の準備

  • LLMs 用データの準備
  • モデルパラメータと設定の理解
  • 微調整技術の紹介

LLMs を使用したコンテンツ生成

  • 手を動かす:記事、ブログ、創作執筆の生成
  • LLMs のプロンプトとガイドの技術
  • LLM で生成されたコンテンツの事例研究

コンテンツの洗練と評価

  • AI で生成されたコンテンツの編集と改訂
  • コンテンツ品質を評価するための指標
  • 偏見と倫理的考慮事項への対処

高度なコンテンツ生成技術

  • 高度な微調整方法
  • 多様なコンテンツ生成に LLMs を活用する
  • LLMs の創造性の限界を探索する

業界応用と事例研究

  • マーケティング、ジャーナリズム、エンターテインメントにおける LLMs
  • 成功事例と学んだ教訓
  • 業界専門家の洞察

倫理的考慮事項と将来の方向性

  • LLMs の倫理的な使用
  • データプライバシーとセキュリティ
  • コンテンツ生成における LLMs の未来

プロジェクトと評価

  • コンテンツ生成プロジェクトの開発
  • 学んだベストプラクティスと技術を適用する
  • ピアレビューとフィードバックセッション

まとめと次回へのステップ

要求

  • コンテンツ作成プロセスに精通していること。
  • 基本的な機械学習概念を理解していること。
  • Python でのプログラミング経験があると望ましいが、必須ではない。

対象者

  • コンテンツクリエイターとマーケター
  • 教育技術者とカリキュラムデザイナー
  • 機械学習愛好家と開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー