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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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