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コース概要
小型言語モデル (SLMs) の紹介
- 言語モデルの概要
- 大規模から小型言語モデルへの進化
- SLMs のアーキテクチャと設計
- SLMs の利点と制限
技術的基盤
- ニューラルネットワークとパラメータの理解
- SLMs のトレーニングプロセス
- データ要件とモデル最適化
- 言語モデルの評価指標
自然言語処理における SLMs
- テキスト生成に SLMs を使用する
- 言語翻訳とローカライズ
- 感情分析とテキスト分類
- 質問応答とチャットボット
SLMs の実世界アプリケーション
- モバイルアプリケーション: デバイス上の言語処理
- 組み込みシステム: IoT デバイスでの SLMs
- プライバシー保護 AI: ローカルデータ処理
- エッジコンピューティング: 低遅延環境での SLMs
事例研究
- SLMs の成功展開の分析
- 業界別のアプリケーション (ヘルスケア、ファイナンスなど)
- 比較研究: 生産環境における SLMs と大規模モデル
将来の方向性
- SLMs の研究トレンド
- 拡大と展開の課題
- 倫理的配慮と責任ある AI
- 次世代 SLMs への道程
実践ワークショップ
- テキスト生成用の単純な SLM の構築
- モバイルアプリケーションに SLMs を統合する
- 特定のタスク向けに SLMs を微調整する
- パフォーマンス分析とモデル解釈性
総括プロジェクト
- SLM アプリケーションの問題領域の特定
- SLM ソリューションの設計と実装
- モデルのテストと反復
- プロジェクトと成果のプレゼンテーション
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習の基本的な理解
- Python プログラミングの知識
- ニューラルネットワークと深層学習の知識
対象者
- データ科学者
- ソフトウェア開発者
- AI 愛好家
14 時間