転移学習の基礎のトレーニングコース

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、最先端の転移学習技術をマスターし、複雑な現実世界の問題に適用したい高度な機械学習専門家向けです。

このトレーニングが終わる頃には、参加者は以下のようなことをできるようになります：

• 転移学習の高度な概念と手法を理解する。
• 事前学習モデルに対するドメイン固有の適応技術を実装する。
• 継続的学習を活用して進化するタスクやデータセットを管理する。
• マルチタスクファインチューニングをマスターし、複数のタスク間でのモデル性能を向上させる。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ファインチューニングされたモデルを信頼性と効率性を持って展開したい上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• Fine-Tuned モデルのプロダクション展開に伴う課題を理解する。
• Docker と Kubernetes のようなツールを使用してモデルをコンテナ化し展開する。
• 展開されたモデルの監視とログを実装する。
• 実世界のシナリオでモデルを低遅延とスケーラビリティのために最適化する。

オンラインまたはオンサイトで行われる講師主導のライブトレーニングで、中級レベルの専門家向けに金融タスクのカスタマイズに関する実践的なスキルを身につけることができます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 金融アプリケーションのファインチューニングの基本を理解する。
• 事前学習済みモデルを金融特有のタスクに活用する。
• 不正検知、リスク評価、財務アドバイス生成の技術を適用する。
• GDPRやSOXなどの金融規制への準拠を確保する。
• 金融アプリケーションにおけるデータセキュリティと倫理的なAI実践を実装する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、事前学習済みモデルを特定のタスクやデータセットにカスタマイズしたい中級レベルから上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:

• ファインチューニングの原理とその応用を理解する。
• 事前学習済みモデルのファインチューニングに必要なデータセットを準備する。
• 大規模言語モデル（LLMs）をNLPタスクにファインチューニングする。
• モデル性能を最適化し、一般的な課題に対処する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、大規模モデルのファインチューニング戦略を実装したい中級レベルの開発者やAIプラクティショナー向けです。広範な計算リソースが不要な環境での実装を目指します。

このトレーニング終了後、参加者は以下ができることを目指します：

• ローランク適応（LoRA）の原理を理解する。
• 効率的な大規模モデルのファインチューニングを実装する。
• リソース制約環境でのファインチューニングを最適化する。
• Practical applications に LoRA ファインチューニング済みモデルを評価し、展開する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、革新的なAIソリューションのためにマルチモーダルモデルのファインチューニングを習得したい上級レベルの専門家向けです。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• CLIPやFlamingoなどのマルチモーダルモデルのアーキテクチャを理解する。
• マルチモーダルデータセットを効果的に準備および前処理する。
• 特定のタスクに向けたマルチモーダルモデルのファインチューニングを行う。
• 実世界アプリケーションと性能のためにモデルを最適化する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、事前学習済み言語モデルを効果的にファインチューニングしてNLPプロジェクトを向上させたい中級レベルの専門家向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• NLPタスクのファインチューニングの基本を理解する。
• GPT、BERT、T5などの事前学習済みモデルを特定のNLPアプリケーション向けにファインチューニングする。
• ハイパーパラメータを最適化してモデル性能を向上させる。
• ファインチューニングしたモデルを実際のシナリオで評価し、展開する。

このインストラクター主導の実践的トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DeepSeek LLMモデルを特定産業、ドメイン、またはビジネスニーズに合わせて微調整し、専門的なAIアプリケーションを作成することを目指す上級レベルのAI研究者、機械学習エンジニア、および開発者を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• DeepSeekモデル（DeepSeek-R1とDeepSeek-V3を含む）のアーキテクチャと機能を理解する。
• データセットの準備と微調整のためのデータ前処理を行う。
• 特定ドメイン向けにDeepSeek LLMを微調整する。
• 微調整されたモデルを効率的に最適化し、展開する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルから上級レベルの機械学習エンジニア、AI 開発者、データサイエンティストを対象としています。参加者は QLoRA を使用して特定のタスクやカスタマイズ向けに大規模なモデルを効率的に微調整する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• QLoRA と LLMs の量化解析手法の理論的理解
• ドメイン固有のアプリケーション向けに大規模言語モデルを QLoRA を使用して微調整する方法の実装
• 限られた計算リソースを使用した微調整性能の最適化
• 効率的にリアルワールドのアプリケーションで微調整されたモデルをデプロイおよび評価する方法

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、LLaMA, Mistral, Qwen のようなオープンウェイトモデルを特定のビジネスや内部アプリケーションに微調整して展開することを目指す中級レベルの ML プラクティショナーや AI 開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• オープンソース LLM のエコシステムと違いを理解する。
• LLaMA, Mistral, Qwen のようなモデルのデータセットと微調整設定を準備する。
• Hugging Face Transformers および PEFT を使用して微調整パイプラインを実行する。
• セキュアな環境で微調整されたモデルを評価、保存、展開する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、高度なレベルの機械学習エンジニアと AI 研究者が RLHF を使用して大規模な AI モデルを高性能、安全性、およびアライメントのためにファインチューニングする方法を学びます。

このトレーニングを終了した参加者は次のことを行うことができます：

• RLHF の理論的基礎と、それが現代の AI 開発において重要である理由を理解する。
• ヒューマンフィードバックに基づく報酬モデルを実装し、強化学習プロセスをガイドする。
• RLHF 技術を使用して大規模言語モデルをファインチューニングし、出力を人間の好みに合わせて調整する。
• 生産グレードの AI システム向けに RLHF ワークフローをスケールさせるためのベストプラクティスを適用する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、実世界でのシナリオにおいて大規模モデルの最適化テクニックを習得したい上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下ができます：

• 大規模モデルのファインチューニングにおける課題を理解する
• 分散学習テクニックを大規模モデルに適用する
• 量子化とプルーニングを活用して効率性を高める
• ファインチューニングタスクのハードウェア利用を最適化する
• 生産環境でファインチューニングされたモデルを効果的にデプロイする

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、プロンプトエンジニアリングと少量学習の力を活用して、大規模言語モデル（LLMs）のパフォーマンスを最適化したい中級レベルの専門家向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• プロンプトエンジニアリングと少量学習の原則を理解する。
• さまざまなNLPタスク向けに効果的なプロンプトを設計する。
• 最小限のデータで大規模言語モデル（LLMs）を適応させるために少量学習技術を利用する。
• 実際のアプリケーション向けに大規模言語モデル（LLMs）のパフォーマンスを最適化する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、LoRA、アダプターチューニング、プレフィックスチューニングなどの方法を使用して、大規模言語モデルをより安価かつ効率的にファインチューニングしたい中級レベルのデータサイエンティストやAIエンジニアを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが可能です:

• パラメータ効率的なファインチューニングアプローチの理論を理解する。
• Hugging Face PEFTを使用してLoRA、アダプターチューニング、プレフィックスチューニングを実装する。
• PEFT方法とフルファインチューニングのパフォーマンスとコストのトレードオフを比較する。
• コンピュートとストレージ要件を削減したファインチューニング済みLLMをデプロイおよびスケールアップする。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、機械学習モデルのファインチューニング課題を診断および解決するスキルを磨きたい上級レベルの専門家向けです。

本研修終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 過学習、アンダーフィット、データ不均衡などの問題を診断する。
• モデル収束を改善するための戦略を実装する。
• ファインチューニングパイプラインを最適化してパフォーマンスを向上させる。
• 実践的なツールとテクニックを使用して学習プロセスをデバッグする。