コース概要

はじめに

  • プロンプトエンジニアリングとは?
  • プロンプトエンジニアリングの重要性と応用例
  • ツールやプラットフォームの概要

AI テキストと画像生成の基礎

  • AI モデルの理解
  • トレーニングデータとモデルの微調整
  • 異なるアーキテクチャとその機能の探求

高度なプロンプトエンジニアリング技術

  • リアルなテキストと画像生成のために効果的なプロンプトを作成する方法
  • 条件付きおよびコンテクスト認識型プロンプトの活用
  • スタイル転換やクリエイティブさを促すプロンプトデザイン

高度な AI ツールと技術の探求

  • ChatGPT, Stable Diffusion, DALL-E 2, Leonardo AI, MidJourney の深堀り
  • 事前学習済みモデルとカスタムデータセットの実験
  • 画像間変換と操作技術

ハイパー・リアリスティックなテキスト生成

  • 欲しい属性を持つテキストをプロンプトを使用して生成する方法
  • 特定のコンテクストに合わせたテキスト生成モデルの微調整
  • コーヘレンスと多様性のある出力を制御する方法

ハイパー・リアリスティックな画像生成

  • プロンプトエンジニアリングを使用して非常に現実的な画像を生成する方法
  • 特定のスタイルに合わせた画像生成モデルの微調整
  • プロンプトを通じて画像属性を操作する方法

ケーススタディと実際の応用例

  • 成功したプロンプトエンジニアリングのユースケースの検討
  • アート、デザイン、広告などさまざまな分野へのプロンプトエンジニアリングの応用
  • プロンプトエンジニアリングの倫理的配慮と適切な使用

ワークフローにプロンプトエンジニアリングを統合する

  • プロジェクトにプロンプトエンジニアリングを取り入れる戦略
  • パフォーマンスと効率の最適化
  • 実際のシナリオにおけるプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス

プロンプトエンジニアリングの未来の発展と最新トレンド

  • プロンプトエンジニアリングの進歩に遅れを取らない方法
  • 新しいツール、モデル、技術
  • AI テキストと画像生成の未来予測

まとめと次なるステップ

要求

  • プログラミングの経験は不要

対象者

  • プロンプトエンジニアリング初心者
  • 経験豊富な AI プラクティショナー
  • ハイパー・リアリスティックなテキストと画像生成に関心のある AI 愛好家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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