コード生成およびドキュメンテーション用の大規模言語モデルのトレーニングコース
大規模言語モデル(LLM)とは、与えられた入力や文脈に基づいて自然言語のテキストを生成できる深層ニューラルネットワークモデルです。
本講座はインストラクターによるオンラインまたは対面式の実習形式で、コーディング作業を効率化し、詳細かつ包括的なドキュメンテーション作成にLLMを活用したい中級レベルのソフトウェア開発者や技術文書執筆者を対象としています。
本講座終了時には受講者は以下の能力を習得します:
- コード生成およびソフトウェアドキュメンテーションの自動化におけるLLMの役割を理解する
- 正確かつ効率的なコードスニペットや文書作成にLLMを活用できる
- 生産性向上のために自身のソフトウェア開発プロセスへLLMを導入できる
- 自動化ツールを用いて高品質なドキュメンテーション基準を維持できる
- ソフトウェア開発におけるAI利用に関する倫理的課題およびベストプラクティスに対処できる
講座の形式
- 双方向性の高い講義とディスカッション
- 多数の演習問題と実践練習
- 実際のラボ環境で実施する手を動かす体験型学習
講座内容のカスタマイズについて
- 本講座の内容を貴社向けに調整したい場合は、ご相談ください。
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期間 14 時間
コース概要
ソフトウェア開発におけるLLM入門
- LLMの概要とコード生成における役割について解説する
- 自動化コーディングツールの発展過程を紹介する
- コーディング用途でのLLMが持つ機能や限界点を理解する
自動コード生成におけるLLM活用術
- コード生成に用いるためのLLM設定法
- プロンプト作成や出力内容解釈に関するベストプラクティス
- 一般的なパターンの実装においてLLMを用いた演習体験
LLMによるコード品質向上術
- コードレビューおよびバグ修正でのLLM活用方法
- バージョン管理システムとLLMの連携手法
- コーディング効率改善に寄与した実際の事例研究
ソフトウェアドキュメンテーションにおけるLLM活用術
- 自動的な文書作成プロセスでLLMを利用する仕方
- 文書品質維持と内容整合性の担保方法
- 様々な規格や形式要件に応じたモデルの調整法
高度なLLM活用技術
- 特定プログラミング言語・フレームワーク向けのモデル微調整方法
- 独自開発案件用のカスタムモデル作成手順
- 最新版モデルの機能動向に関する知見紹介
倫理・法律面における考慮事項
- 自動コード生成技術がもたらす社会的影響への対応策
- AI生成コード利用時の法的基準と遵守すべき規範
- 企業・個人レベルでの適切なモデル使用の指針例
実践演習:プロジェクトベース学習
- 実際の課題においてLLMを導入する演習
- グループでの相互評価や問題解決スキル育成
総括と今後の展望
要求
- ソフトウェア開発プロセスに関する基本的な理解があること
- PythonやJavaScriptなどのプログラミング言語を使用した経験があること
- 機械学習の基礎概念に馴染みがあること
対象者
- ソフトウェア開発者
- 技術文書執筆者
- プロジェクトマネージャー
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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