名古屋のFine-Tuningトレーニング

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、深層学習モデルを自動車、ドローン、監視システムに適用し、厳しいセキュリティと信頼性基準を満たすことを目指す上級レベルの防衛AIエンジニアや軍事技術開発者向けです。

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るようになります：

• 監視と目標指定タスクに向けたコンピュータビジョンとセンサフュージョンモデルの微調整。
• 変化する環境やミッションプロファイルに対応した自律AIシステムの適応。
• モデルパイプラインに堅牢な検証とフェイルセーフメカニズムの実装。
• 防衛固有の準拠、安全性、およびセキュリティ基準との整合性確保。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルの法的テックエンジニアとAI開発者を対象としています。彼らは契約書分析、条項抽出、および自動化された法的研究などのタスクのために言語モデルをファインチューニングしたいと考えています。

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

• 法的文書をNLPモデルのファインチューニングに適した形で準備し、クリーニングします。
• モデルの法的タスクでの精度向上のためにファインチューニング戦略を適用します。
• 契約書レビュー、分類、および研究に役立つモデルを展開します。
• 法的文脈でのAI出力のコンプライアンス、監査可能性、追跡可能性を確保します。

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、中級から上級レベルの医療AI開発者やデータサイエンティストを対象としており、構造化および非構造化医療データを使用してモデルを微調整し、臨床診断、疾患予測、患者アウトカム予測を行うことを目指しています。

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：

• EMR、画像、時系列データを含む医療データセットでAIモデルを微調整します。
• 転移学習、ドメイン適応、モデル圧縮を医療文脈に適用します。
• プライバシー、偏り、規制適合性をモデル開発において対処します。
• 現実の医療環境で微調整されたモデルを展開し、監視します。

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、金融業界の高度なレベルのデータサイエンティストとAIエンジニアを対象としています。このトレーニングでは、クレジットスコアリング、不正検知、リスクモデリングなどのアプリケーションに向けたモデルの微調整方法を学びます。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to できます：

• 金融データセットを使用してAIモデルの微調整を行い、不正とリスク予測を改善します。
• 転移学習、LoRA、レギュラー化などの手法を適用し、モデルの効率性を向上させます。
• AIモデリングワークフローに金融規制の考慮事項を組み込みます。
• 微調整されたモデルを金融サービスプラットフォームで本番環境に展開します。

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、高度なレベルのAIメンテナンスエンジニアとMLOpsプロフェッショナルを対象としており、堅牢な継続的な学習パイプラインと効果的な更新戦略を実装するためのものです。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができるようになります：

• 展開されたモデル用の継続的な学習ワークフローを設計および実装します。
• 適切な訓練とメモリ管理を通じて、劇的な忘却（カタストロフィックフォーリング）を軽減します。
• モデルドリフトやデータ変更に基づいて監視と更新トリガーを自動化します。
• 既存のCI/CDおよびMLOpsパイプラインにモデル更新戦略を統合します。

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）では、中級レベルの組込みAI開発者とエッジコンピューティングの専門家を対象に、リソース制約のあるデバイス向けに軽量AIモデルを微調整および最適化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：

• エッジデプロイメントに適した事前学習済みモデルを選択し、適応させます。
• 量子化、剪定などの圧縮技術を適用して、モデルのサイズとレイテンシを削減します。
• タスク固有のパフォーマンス向上のために転移学習を使用してモデルを微調整します。
• 最適化されたモデルを実際のエッジハードウェアプラットフォームにデプロイします。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、CLIP および Flamingo のような VLMs をファインチューニングして、業界特有の視覚-テキストタスクのパフォーマンスを向上させたい上級レベルのコンピュータビジョンエンジニアや AI 開発者向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことをできるようになります：

• Vision-Language Models のアーキテクチャと事前学習方法を理解する。
• 分類、検索、キャプショニング、またはマルチモーダル QA などのために VLMs をファインチューニングする。
• データセットの準備と PEFT 策略の適用によりリソース使用量を削減する。
• カスタマイズされた VLMs の評価とプロダクション環境への展開を行う。

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、中級レベルのMLエンジニアやAIコンプライアンス専門家が、ファインチューニングされた言語モデルにおける安全性リスクとバイアスを特定、評価、軽減する方法を学びます。

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:

• 安全なAIシステムの倫理的および規制的な文脈を理解する。
• ファインチューニングされたモデルにおける一般的なバイアス形式を特定し評価する。
• トレーニング中と後のバイアス軽減技術を適用する。
• 安全性、透明性、公平性の観点からモデルを設計および監査する。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、質問応答、エンタープライズ検索、要約といったユースケースで RAG パイプラインの性能を向上させたい中級レベルの NLP エンジニアと知識管理チーム向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者には以下ができます：

• RAG システムのアーキテクチャとワークフローを理解する。
• ドメイン固有のデータ向けに検索器と生成器のコンポーネントを微調整する。
• PEFT 技術を使用して RAG の性能を評価し改善する。
• 最適化された RAG システムを内部またはプロダクション環境で展開する。

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、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）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。

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、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。

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、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。

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。

Vertex AIは、大規模モデルの微調整やプロンプト管理に向けた高度なツールを提供しており、開発者やデータチームがモデルの精度を最適化し、イテレーションワークフローを効率化し、組み込みライブラリとサービスを使用して評価の厳格性を確保できます。

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、監督付き微調整、プロンプトバージョニング、および評価サービスを使用して生成AIアプリケーションのパフォーマンスと信頼性を向上させたい中級から上級レベルの実務者向けです。

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るようになります：

• Vertex AIでジェミナイモデルに監督付き微調整テクニックを適用する。
• バージョニングとテストを含むプロンプト管理ワークフローを実装する。
• 評価ライブラリを使用してAIパフォーマンスのベンチマークと最適化を行う。
• 生産環境で改善されたモデルをデプロイし、モニタリングを行う。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• Vertex AIの微調整およびプロンプトツールを使用したハンズオン実習。
• エンタープライズモデル最適化の事例研究。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

この講座はオンラインまたは対面形式で行われ、初心者から中級レベルまでの機械学習専門家向けです。転移学習手法を理解し、適用することでAIプロジェクトの効率とパフォーマンスを向上させたい方におすすめです。

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:

• 転移学習の基本概念とその利点を理解する。
• 人気のある事前学習済みモデルとその応用について探求する。
• カスタムタスク向けに事前学習済みモデルを微調整する。
• NLPやコンピュータビジョンの実世界の問題解決に転移学習を適用する。

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、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。