お問い合わせを送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
コース概要
特定分野向け言語モデルの基礎知識
- AIにおける言語モデルの概要説明
- 専門化の必要性とその意義について
- ドメイン特化型モデル導入に成功した事例紹介
データ選定および前処理手法
- 目的分野向けデータセットの収集・特定方法
- データ洗浄や前処理の技術的手順
- データ作成時における倫理的配慮事項
モデルの訓練および微調整手法
- 転移学習と微調整技法の基礎知識
- 特定分野用モデル構築時におけるベースモデル選定のコツ
- 効果的な微調整を実現するためのテクニック
評価指標とパフォーマンス測定法
- 特定分野用モデルの性能評価に適した基準設定方法
- 各業務タスクに対応可能なベンチマークの設定方法
- 既存モデルが持つ限界やコスト・効果のトレードオフ理解
実用展開への取り組み方
- 専門分野アプリケーション内でのモデル統合法
- 導入後のモデルの維持管理および拡張対応策
- 継続的学習を通じたモデル更新プロセス設計法
法律分野向け活用事例
- 法的文書の言語的特性に対する配慮点
- 判例集や法律条文データの利用方法
- 法律調査および文書解析での実用例解説
医療分野向け活用事例
- 医学的専門用語処理における課題点
- HIPAA規制遵守を含むデータ保護対策法
- 文献解析や患者応対といった適用例紹介
技術分野向け活用事例
- 専門用語の特性がモデルに及ぼす影響分析
- 業務専門家との連携手法
- 技術資料作成やコード解説用途での利用例
プロジェクト演習および評価システム
- 個人別テーマ設定と初期データ収集活動
- 完成モデル紹介および実績報告の方法論
- 最終的な評価基準とフィードバック提供法
総括と今後の取り組み方
要求
- 機械学習の基本概念に関する基本的な理解
- Pythonプログラミング経験があること
- 自然言語処理の基礎知識を有すること
対象者
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
28 時間