日本のLarge Language Models (LLMs)トレーニング

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、上級管理職向けに設計されており、LLMsが何か、ビジネス運営への影響の可能性、およびChatGPT、Microsoft Copilot、GrokなどのAIツールを実際の業務で使用する具体的な方法について理解することを目指しています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• LLMsが何か、ChatGPTやCopilotなどのツールがどのように機能するかを理解します。
• プロンプト技術を使用して、LLMsから実践的で信頼性の高い結果を得ます。
• メール作成、文書要約、生産性自動化などの具体的なユースケースを評価します。
• AIの導入における投資機会と戦略的なアプリケーションを特定します。

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、LLMsとエンタープライズAIツールの戦略的価値を理解したい上級管理チーム向けです。参加者はこれらのツールを高レベルのワークフローに統合し、より良いプロンプトを作成し、AI導入による生産性向上やROIの機会を評価する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでには、参加者は以下のことが Able to できます：

• LLMsがどのように機能し、ChatGPTやCopilotなどのツールがそれらをどのように適用するか理解します。
• プロンプトベースの相互作用を使用してタスクを自動化し、加速させます。
• 電子メールの作成、レポートの要約、契約のレビューなどの実際のシナリオにAIツールを適用します。
• LLMs導入の戦略的な利点、制限、ライセンスに関する考慮事項を評価します。

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、中級から上級レベルのAI研究者、データサイエンティスト、開発者がMeta AIの大型言語モデルを理解し、微調整し、さまざまなNLPアプリケーションに実装することを目指しています。

このトレーニング終了後、参加者は次のことができます：

• Meta AIの大型言語モデルのアーキテクチャと機能を理解する。
• 特定のユースケースに向けたMeta AI LLMsのセットアップと微調整を行う。
• 要約作成、チャットボット、感情分析などのLLMベースのアプリケーションを実装する。
• 大型言語モデルを効率的に最適化し、デプロイする。

このインストラクターによるライブトレーニング（日本：オンラインまたは社内実施）は、生成AIの原則やビジネス環境におけるLLMの応用に理解を深めたい中級レベルのAI専門家、ビジネスアナリスト、テクノロジーリーダーを対象としています。参加者は、トランスフォーマー、プロンプトエンジニアリング、およびこれらのモデルを現実のソリューションにデプロイする際の倫理的考慮事項について学びます。

このトレーニングの終了後、参加者は以下ができるようになります：

• 生成AIと大規模言語モデルの根本的な原理を理解する。
• 特定のビジネスアプリケーション向けにLLMを実装・微調整する。
• 最適なモデルの出力を得るためのプロンプトエンジニアリング手法を適用する。
• LLMデプロイ時の倫理的考慮事項を認識し、リスクを管理する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、LLMの倫理的な側面を理解し、対応したい中級レベルのAI専門家、倫理学者、データサイエンティスト、エンジニア、政策立案者、利害関係者を対象として日本（オンラインまたは対面）で行われます。

トレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• LLMに関連する倫理的な課題と問題点を特定する。
• LLMの展開に対して倫理的な枠組みや原則を適用する。
• LLMが社会に与える影響を評価し、潜在的なリスクを軽減する。
• 責任あるAIの発展と利用のための戦略を構築する。

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、中級レベルのNLP実務者やデータ科学者、コンテンツ作成者および翻訳者、そしてLLMを使用して言語翻訳と多言語コンテンツの作成を行うグローバル企業を対象としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下ができます：

• クロスリンガル学習とLLMを使用した翻訳の原理を理解する。
• さまざまな言語間でのコンテンツ翻訳にLLMを実装する。
• 多言語データセットの作成と管理を行う。
• 翻訳の一貫性と品質を維持するための戦略を開発する。

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、中級レベルの金融アナリスト、データサイエンティスト、投資プロフェッショナルを対象としており、LLMs を活用して金融市場分析と予測を行うことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• LLMs の金融市場分析における応用を理解する。
• LLMs を使用して、金融ニュース、レポート、データから市場の洞察を得る。
• 株価、市場動向、経済指標の予測モデルを開発する。
• LLMs の洞察を投資意思決定プロセスに統合する。

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、中級レベルの環境科学者や研究者、データアナリスト、政策担当者、環境保護活動家向けです。これらの対象者は、LLMsを用いた環境モデリングと分析に興味がある方々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できることを目指します：

• 環境科学におけるLLMsの応用について理解する。
• LLMsを使用して環境データを分析しモデリングする。
• 環境影響評価のためにLLMsの出力を解釈する。
• 政策や保護活動に役立つように、結果を効果的に伝える。

このインストラクター主導の実践型トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのVRとAR開発者、ゲームデザイナー、およびAIエンジニアを対象としています。これらの専門家は、LLMsをVRやARアプリケーションに組み込むことで、より魅力的で反応性のある環境を作りたいと考えています。

本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：

• LLMsが没入型VRとAR体験に果たす役割を理解する。
• 対話型の対話を提供し、コンテンツを作成するためにLLMsを利用するVRとARアプリケーションを開発する。
• LLMsをVRとAR開発ツールに統合してユーザーエンゲージメントを向上させる。
• 仮想空間でのAI駆動のストーリーとインタラクションのデザインにおけるベストプラクティスを適用する。

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、中級レベルのデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、およびソフトウェア開発者が大規模言語モデル（LLMs）をマルチモーダルデータに適用して高度なAIアプリケーションを開発する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：

• LLMを使用したマルチモーダル学習の原理を理解する。
• テキスト、画像、音声データを処理および分析するためにLLMを実装する。
• マルチモーダルデータ統合の強みを活用するアプリケーションを開発する。
• マルチモーダルLLMシステムのパフォーマンスを評価する。

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、中級レベルのサイバーセキュリティ専門家やデータサイエンティスト向けで、LLMsを使用してセキュリティ対策と脅威情報の向上を図りたい方々に適しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• LLMsがサイバーセキュリティにおける役割を理解する。
• 脅威検出と分析のためにLLMsを実装する。
• セキュリティの自動化と対応にLLMsを利用する。
• 既存のセキュリティインフラストラクチャにLLMsを統合する。

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、中級レベルのデータサイエンティストとビジネスアナリスト向けに設計されており、大規模言語モデル (LLMs) を活用して様々な業界での傾向や行動を予測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が Able to できます：

• LLMs の基本概念とその予測分析における役割を理解する。
• さまざまな業界でのデータの分析と予測に LLMs を実装する。
• LLMs を使用した予測モデルの有効性を評価する。
• 既存のデータ処理パイプラインに LLMs を統合する。

この講師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、大規模言語モデル (LLMs) と強化学習 (RL) の包括的な理解と実践的なスキルを獲得したい中級レベルのデータサイエンティスト向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• トランスフォーマーモデルの構成と機能を理解する。
• 特定のタスクやアプリケーションに LLMs を最適化および微調整する。
• 強化学習の核心的な原理と方法論を理解する。
• 強化学習技術が LLMs の性能をどのように向上させるかを学ぶ。

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、中級レベルのコンテンツクリエイター、マーケター、および教育技術者が、LLMs の力を活用して高品質で多様性があり魅力的なコンテンツを生成することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to になります：

• LLMs の機能とそのコンテンツ生成への応用を理解する。
• さまざまな種類のコンテンツを生成するために LLMs を設定および使用する。
• 望ましい出力を生成するために LLMs のプロンプトと微調整のベストプラクティスを適用する。
• AI で生成されたコンテンツの品質を評価し、特定のオーディエンス向けに洗練する。
• 創造的かつ多様なコンテンツ生成に LLMs を活用するための高度な技術を探索する。

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、個人化された教育体験を作成したいと考えている教育者、EdTech 専門家、研究者のさまざまなレベルの経験や専門知識を持つ人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できるようになります：

• LLMs のアーキテクチャと機能を理解する。
• LLMs を使用して教育コンテンツの個人化の機会を見つける。
• LLMs を活用した適応学習プラットフォームの設計。
• 学生のエンゲージメントと学習成果を向上させる LLMs ドリブン戦略の実装。
• 教育現場における LLMs の効果を評価し、データに基づいた改善策を決定する。

この日本（オンラインまたはオンサイト）でのインストラクター主導のライブトレーニングは、特定のビジネス用途や社内アプリケーション向けに、LLaMA、Mistral、Qwenなどのオープンウェイトモデルをファインチューニングしてデプロイしたい中級レベルのML practitionerやAI開発者を対象としています。

本トレーニングの終了後、参加者は以下ができるようになります：

• 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などのモデルに対するデータセットとファインチューニング設定を準備する。
• Hugging Face TransformersおよびPEFTを使用してファインチューニングパイプラインを実行する。
• ファインチューニングされたモデルを評価、保存、および安全な環境にデプロイする。

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、初級から中級レベルのソフトウェア開発者とデータサイエンティスト向けに設計されており、LLMsを音声認識や音声合成システムに実装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：

• 音声技術におけるLLMsの役割を理解する。
• 正確な音声認識と自然な音声合成のためにLLMsを実装する。
• 音声認識エンジンや音声合成器とのLLMsの統合を行う。
• LLMsを使用して音声システムの性能を評価し、改善する。
• 音声技術の現在の動向と将来の方向性に最新情報を得る。

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、初級者から中級者のカスタマーサポートおよびITプロフェッショナルを対象としており、LLMsを用いて反応性と知能を持つカスタマーサポートチャットボットを作成する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：

• 大規模言語モデル（LLMs）の基本とアーキテクチャを理解する。
• カスタマーサポートシステムにLLMsを設計および統合する。
• チャットボットの反応性とユーザーエクスペリエンスを向上させる。
• 倫理的配慮に対処し、業界標準への適合を確保する。
• 実際のアプリケーションに向けたLLMsベースのチャットボットの展開と維持を行う。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたは現地開催）にて開催され、LoRA、Adapter Tuning、Prefix Tuningなどの手法を用いて、大規模言語モデルをより低コスト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。

トレーニングの終了後、参加者は以下ができるようになります：

• パラメータ効率的ファインチューニングのアプローチの理論を理解する。
• Hugging Face PEFTを使用して、LoRA、Adapter Tuning、Prefix Tuningを実装する。
• PEFT手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。
• 計算リソースとストレージの要件を削減した状態で、ファインチューニングされたLLMを展開およびスケールさせる。

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、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、中級レベルのデータ分析者とマーケティング専門家向けに設計されており、大規模言語モデルを用いてソーシャルメディア投稿、製品レビューや顧客フィードバックなどのテキストソースから公衆感情を分析および解釈する方法を学ぶことができます。

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：

• 大規模言語モデルを使用した感情分析の原理とその応用を理解します。
• 感情分析に使用するデータセットを前処理および準備します。
• テキスト内の感情を正確に反映するように大規模言語モデルを訓練および微調整します。
• ソーシャルメディアやその他のテキストソースからリアルタイムで感情分析を行います。
• 感情分析の結果をビジネス戦略や意思決定プロセスに統合します。

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）では、中級レベルのソフトウェア開発者と技術ライターが LLMs を活用してコーディングワークフローを効率化し、詳細で包括的なドキュメンテーションを作成する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができるようになります：

• コード生成とソフトウェアドキュメンテーションの自動化における LLMs の役割を理解する。
• 正確で効率的なコードスニペットとドキュメンテーションを作成するために LLMs を活用する。
• LLMs をソフトウェア開発ライフサイクルに統合して生産性を向上させる。
• 自動化されたツールを使用して高品質のドキュメンテーション基準を維持する。
• AI をソフトウェア開発に使用する際の倫理的配慮と最善の実践方法に対処する。

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、中級レベルのビジネスプロフェッショナルやデータアナリストを対象としており、LLMsを使用してビジネス洞察を得る力を利用したい方々向けです。

本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：

• ビジネスインテリジェンスの文脈におけるLLMsの基本と応用を理解する。
• 大規模なデータセットを分析し、有意義な洞察を得るためにLLMsを利用する。
• LLM駆動の分析を戦略的なビジネス意思決定プロセスに統合する。
• ビジネスでのLLMs利用に関する倫理的考慮事項と最善の実践方法を評価する。
• AIの将来の傾向を予測し、進化するビジネスインテリジェンスの風景に備える。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級から上級レベルの開発者やデータサイエンティスト向けに提供されており、革新的な LLM 搭載アプリケーションを開発するために LlamaIndex を完全にマスターすることを目指しています。

このトレーニングを終了した参加者は以下のことができるようになります:

• LLMs で使用するための LlamaIndex の設定と構成を行います。
• LlamaIndex を使用してカスタムデータセットをインデックス化およびクエリし、LLM の機能を強化します。
• LlamaIndex と LLMs を活用した高度なアプリケーションの設計と開発を行います。
• LLMs と LlamaIndex を使用する際のベストプラクティスを理解し、適用します。
• LLM 搭載アプリケーションの展開に関連する倫理的な考慮事項を导航します。

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、中級レベルのAI研究者、機械学習プロフェッショナル、データサイエンティストを対象としており、LlamaIndexを使用してAIモデルの機能を強化し、さまざまなアプリケーションでより正確かつ信頼性の高いものにする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：

• LlamaIndexの原理とコンポーネントを理解する。
• LLMsで使用するためにデータを取り込み、構造化する。
• コンテキスト拡張を実装してAIモデルの性能を向上させる。
• 既存のAIシステムとワークフローにLlamaIndexを統合する。

この講師主導のライブトレーニングは、日本（オンラインまたはオンサイト）で開催され、プロンプトエンジニアリングとショットラーニングの力を活用して LLM の実世界で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ます：

• プロンプトエンジニアリングとショットラーニングの原理を理解する。
• さまざまな NLP タスク向けの効果的なプロンプトを設計する。
• 少ないデータで LLM を適応させるショット手法を活用する。
• 実践的なアプリケーション向けに LLM 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、大規模言語モデル (LLM) システムを自動翻訳、品質評価、エンタープライズガバナンスのために実装したい上級レベルのエンジニア、AI 専門家、ローカリゼーション責任者を対象としています。

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：

• オープンモデルとプロプライエタリモデルを統合したエンタープライズグレードの LLM ローカリゼーションパイプラインを構築します。
• 翻訳の一貫性を評価する自動 QA ワークフローと品質指標を実装します。
• 多言語コンテンツの生成に関するガバナンスと承認フレームワークを確立します。
• セキュアな環境で、スケーラブルで監査可能な LLM ベースのローカリゼーションシステムを展開します。

AI for SQL は、人工知能（AI）と大規模言語モデル（LLMs）を活用して、企業データ環境内のSQLクエリの生成、実行、解釈の方法を自動化、最適化、強化することです。

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、自然言語によるクエリ、知能化された最適化、自動化されたデータ分析を可能にするためにSQLワークフローにAI機能を統合したい中級レベルのデータエンジニアや技術リーダー向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• GPT、DeepSeek、LLaMA、Qwen、Mistralなどの大規模言語モデルをSQL環境に統合します。
• 会話型のデータアクセス用の自然言語からSQLへのパイプラインを構築します。
• AIによるクエリ最適化とエラーディテクションを実装します。
• 企業向けにセキュアで監査可能なAI-SQLワークフローを設計します。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブ環境での手動実装。

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トレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを組み合わせ可能なグラフとして構築し、永続的な状態と実行制御を提供するフレームワークです。

このインストラクターリード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専門家向けで、LangGraphベースの金融ソリューションを適切なガバナンス、可視化、および準拠性とともに設計、実装、運用する方法を学びます。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことを達成することができます：

• 規制と監査要件に準拠した金融専用のLangGraphワークフローを設計します。
• グラフ状態やツールに金融データ標準と本体論を統合します。
• 重要なプロセスに対して信頼性、安全性、およびヒューマンインザループ制御を実装します。
• パフォーマンス、コスト、SLAの観点からLangGraphシステムをデプロイ、監視、最適化します。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。

Vertex AIは、テキスト、オーディオ、画像データを1つのパイプラインに統合するマルチモーダルLLMワークフローの構築に強力なツールを提供します。長いコンテキストウィンドウのサポートとGemini APIパラメータを活用することで、計画、推論、横断的モーダルインテリジェンスにおける高度なアプリケーションを可能にします。

このインストラクター主導によるライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、Vertex AIでマルチモーダルAIワークフローを設計、構築、最適化することを望む中級者から上級者向けの技術者を対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• マルチモーダル入力および出力に対してGeminiモデルを活用する。
• 複雑な推論のための長期コンテキストワークフローを実装する。
• テキスト、オーディオ、画像分析を統合するパイプラインを設計する。
• パフォーマンスとコスト効率のためにGemini APIパラメータを最適化する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• マルチモーダルワークフローを使用したハンズオンラボ。
• 適用されたマルチモーダルユースケースのためのプロジェクトベースの演習。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、お手数ですがお問い合わせください。

LangGraphは、LLMによって駆動される状態保持型のマルチアクター・ワークフローを可能にし、実行パスと状態永続性に対する精密な制御を提供します。医療分野では、これらの機能はコンプライアンス、相互運用性、および医療ワークフローに準拠した意思決定支援システムの構築において重要な役割を果たします。

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたは対面）は、中級者から上級者向けで、LangGraphベースの医療ソリューションの設計、実装、管理を行いながら、規制、倫理的、および運用上の課題に対処したい専門家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 Able to できます：

• コンプライアンスと監査可能性に配慮した医療特化型のLangGraphワークフローを設計します。
• LangGraphアプリケーションを医療オントロジーと基準（FHIR、SNOMED CT、ICD）に統合します。
• 信頼性、追跡可能性、説明可能性のベストプラクティスを感度の高い環境で適用します。
• 医療生産環境でのLangGraphアプリケーションの展開、監視、検証を行います。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 実際のケーススタディを使用した手動演習。
• ライブラボ環境での実装練習。

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リクエストするには、お問い合わせください。

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、プロプライエタリおよびオープンソースのLLMsを使用してスケーラブルな自動翻訳パイプラインを設計したい中級レベルのAI開発者とローカライゼーションエンジニアを対象としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to:

• 現代のLLMフレームワークとAPIを使用して翻訳ワークフローを設計および展開します。
• オープンソースと商用モデルをスケーラブルな翻訳システムに統合します。
• 微調整、プロンプトエンジニアリング、自動化を通じて翻訳品質を最適化します。
• 企業環境向けのコスト効率が高く、コンプライアンスに準拠した翻訳インフラストラクチャを実装します。

LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを構成可能なグラフとして構築し、実行の永続性と制御を提供するフレームワークです。

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、高度なAIプラットフォームエンジニア、AI向けDevOps、およびMLアーキテクトを対象としています。参加者は、プロダクショングレードのLangGraphシステムの最適化、デバッグ、監視、運用について学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 速度、コスト、スケーラビリティに優れた複雑なLangGraphのトポロジを設計および最適化する。
• 再試行、タイムアウト、イジェムポテンシー、チェックポイントベースの回復などを用いて信頼性を実現する。
• グラフの実行をデバッグし、状態を確認し、プロダクションでの問題を系統的に再現する。
• ログ、メトリクス、トレースを使用してグラフをインストルメント化し、プロダクションに展開し、SLAとコストを監視する。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• 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、中級レベルの開発者を対象としており、さまざまなタスクやドメインで生成AIとLLMsを使用する方法を学ぶことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 生成AIが何か、どのように機能するかを説明します。
• LLMsの基盤となるトランスフォーマー構造を説明します。
• 実証的なスケーリング法則を使用して、異なるタスクや制約にLLMsを最適化します。
• 最新のツールと手法を用いて、LLMsを訓練、微調整、展開します。
• 生成AIが社会やビジネスにもたらす機会とリスクについて議論します。

大規模言語モデル（LLM）や、AutoGen や CrewAI などの自律型エージェントフレームワークは、人間の協調動作や意思決定をシミュレートすることで、変更追跡、テスト生成、アラート処理といったDevOpsチームのタスク自動化のあり方を再定義しています。

このインストラクター主導によるライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、LLMやマルチエージェントシステムを活用したDevOps自動化ワークフローの設計と実装を目指したい上級エンジニアを対象としています。

本トレーニングの終了までに、参加者は以下ができるようになります：

• CI/CDワークフローにLLMベースのエージェントを統合し、スマートな自動化を実現する。
• エージェントを活用して、テスト生成、コミット分析、変更サマリーを自動化する。
• 複数のエージェントを連携させ、アラートの処理、応答の生成、DevOpsに関する推奨事項の提供を行う。
• オープンソースフレームワークを使用して、安全かつ保守性の高いエージェント駆動のワークフローを構築する。

コースのフォーマット

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多くの演習と練習。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースのカスタマイズオプション

• 本コースのカスタム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手配いたします。

Postgresは、先進的なオープンソースのリレーショナルデータベースで、AI駆動システムやデータインテリジェンスアプリケーションの基盤として使用できます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルのデータベース専門家や開発者を対象とし、Postgres内でAI機能を直接統合、管理、最適化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ができるようになります：

• AIワークロード用のPostgres拡張機能を設定および構成します。
• pgvectorを使用してエンベディングと類似性検索を実装します。
• PostgresにオープンソースやプロプライエタリーなLLMを統合し、リアルタイムの洞察を得ます。
• AI駆動クエリとワークフロー向けにPostgresを最適化します。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 豊富な演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースをカスタマイズしたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニングは日本（オンラインまたは対面）で実施され、プロンプトインジェクション、データ漏洩、フィルターなしの出力などのLLM搭載アプリケーションに関連するリスクを特定し軽減し、入力検証、ヒューマン・イン・ザ・ループによる監督、出力ガードレールなどのセキュリティ制御を取り入れることを目指す、中級から上級レベルのAI開発者、アーキテクト、製品マネージャーを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下ができるようになります：

• LLMベースシステムの核心的な脆弱性を理解する。
• LLMアプリケーションのアーキテクチャにセキュアな設計原則を適用する。
• Guardrails AIやLangChainなどのツールを使用して、検証、フィルタリング、安全性の確保を行う。
• サンドボックス化、レッドチーム演習、ヒューマン・イン・ザ・ループレビューなどの手法を実践用のパイプラインに統合する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、特定のタスクやデータセット向けに事前トレーニング済みモデルをカスタマイズしたい中級から上級レベルのプロフェッショナルを対象としており、日本（オンラインまたは対面）で実施されます。

このトレーニングの終了までに、受講者は以下のことができるようになります：

• ファインチューニングの原理とその応用を理解する。
• 事前トレーニング済みモデルのファインチューニング用にデータセットを準備する。
• NLPタスク向けにLLMをファインチューニングする。
• モデルのパフォーマンスを最適化し、一般的な課題に対処する。

「コード理解、リファクタリング、およびドキュメント生成におけるLLMの活用」は、大規模言語モデル（LLM）を活用して、ソフトウェアチーム全体のコード品質を向上させ、技術的負債を削減し、ドキュメント作成のタスクを自動化することに焦点を当てた技術的なコースです。

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、GPTなどのLLMを使用して、複雑またはレガシーなコードベースをより効果的に分析、リファクタリング、および文書化したい中級から上級のソフトウェアプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下ができるようになります：

• 見知らぬリポジトリのコード、依存関係、ロジックをLLMを使って説明する。
• アンチパターンを特定・リファクタリングし、コードの可読性を改善する。
• インラインコメント、READMEファイル、APIドキュメントの自動生成と維持を行う。
• LLM駆動の洞察を既存のCI/CDおよびレビューワークフローに統合する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 豊富な演習と実習。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください手配いたします。

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、中級レベルのデータサイエンティスト、AI開発者、およびAI愛好家を対象としており、LLMsを使用してさまざまなNLPタスクを行い、異なる目的のために新しいかつ多様なコンテンツを作成することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• LLMsと必須ツールを用いた開発環境の構築
• LLMsを使用してNLUとNLIタスクを専門的に実行する
• 知識グラフを効果的に抽出、推論、および利用する
• 対話アプリケーション用にLLMsを使用して対話を生成および管理する
• LLMsと生成AIによって生成されたコンテンツの品質と多様性を評価する
• 公平性と責任ある使用を確保するための倫理的な原則を適用する

LangGraphは、計画立案、分岐、ツール利用、メモリ、そして制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMアプリケーションを構築するためのフレームワークです。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたは対面）は、LangGraphを使用して信頼性の高い多段階LLMワークフローを設計・構築したい初心者レベルの開発者、プロンプトエンジニア、データ実務者を対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：

• コアとなるLangGraphの概念（ノード、エッジ、ステート）とその利用場面を説明する。
• 分岐し、ツールを呼び出し、メモリを保持するプロンプト連鎖を構築する。
• 検索機能と外部APIをグラフワークフローに統合する。
• 信頼性と安全性を確保するためにLangGraphアプリケーションのテスト、デバッグ、評価を行う。

コースの形式

• インタラクティブな講義とファシリテートされたディスカッション。
• サンドボックス環境でのガイダンス付きラボとコード解説。
• 設計、テスト、評価に関するシナリオベースの演習。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタムトレーニングを依頼される場合は、手配についてお問い合わせください。

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、大規模言語モデルを使用してさまざまな自然言語タスクを行う初級から中級レベルの開発者向けです。

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：

• 人気のある LLM を含む開発環境をセットアップする。
• カスタムデータセットで微調整された基本的な LLM を作成する。
• 要約作成、質問応答、テキスト生成など、さまざまな自然言語タスクに LLMs を使用する。
• TensorBoard、PyTorch Lightning、Hugging Face Datasets などのツールを使用して LLMs をデバッグおよび評価する。

この講師によるライブトレーニングは日本（オンラインまたは対面）で行われ、監視、アラート、インシデント分析のワークフローにLLMとAIを組み込むことを目指す観測可能性およびSREエンジニアを対象としています。

この講義付きのライブトレーニングは日本（オンラインまたは対面）で提供され、AIツールや自動化プラットフォームを活用してサポートプロセスを効率化し、回答を標準化し、手動でのドキュメント作成に伴う負担を軽減したいITサポート専門家に向けて設計されています。

この日本でのインストラクター主導の実習トレーニング（オンラインまたは社内）は、低レイテンシ、高いスループット、優れたコスト管理を実現するために大規模モデルおよびMoEモデルをデプロイしたい中級レベルのエンジニアやアーキテクトを対象としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下ができるようになります：Hunyuanの本番環境デプロイメントパターンを説明すること、推論パフォーマンスを最適化すること、バッチ処理および量子化戦略を実装すること、スケーラブルなサービス提供運用を計画すること。

このインストラクター主導によるライブトレーニングは 日本（オンラインまたは対面）で行われ、Hunyuanモデルを使用して画像、3D、動画の生成および配信向けの多モーダルアプリケーションを構築したい中級レベルの開発者、技術プロダクトチーム、AI実務者を対象としています。

トレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります：プロンプトベースのワークフローの構築、マルチモーダルアセットの生成と検証、アプリやAPIを通じた出力提供、Hunyuan機能をエンタープライズ製品スタックへの接続。

コースの目標 turnソフトウェア/AIエンジニアを法的エンジニアに変身させる - 法的業務（eDiscovery、レビュー、調査）のためのAIを実際に構築できる人材です。

2日間で、参加者はフルコアスタックの構築を行います：現実の曖昧な法的データを取得して抽出し、検索・取得し、出典付きの retrieval-augmented generation (RAG) を追加し、ローカルモデル上でプライバシーを確保しながらその正当性を証明し、裁判で有効な指標を用いた防御可能なAIレビューを実行し、デプロイ用にパッケージ化する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは 日本（オンラインまたは対面）で行われ、MCPを活用してAIアシスタントを外部ツール、データ、およびエンタープライズサービスと接続したい、初心者・中級者・上級者のAIプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことができるようになります：MCPの概念を説明する、主要なアーキテクチャコンポーネントを特定する、基本的な統合を設定する、およびセキュリティのベストプラクティスを適用する。

この日本（オンラインまたはオフサイト）での講師によるライブトレーニングは、Enterprise環境でSecure、スケーラブル、かつガバナンス可能なエージェント統合プラットフォームを設計するためにModel Context Protocolを活用したい中級レベルのエンタープライズアーキテクトを対象としています。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことが可能になります：MCPアーキテクチャとエンタープライズパターンを説明する、Secureな統合プラットフォームを設計する、ガバナンスとアクセス制御を適用する、デプロイメントとスケーリングのオプションを評価する。

この講師によるライブトレーニング 日本（オンラインまたはオンサイト）は、MCPを活用してエンタープライズ向けデプロイと運用に耐えうる信頼性の高いサーバーおよびクライアントを構築したい、中級レベルの開発者、アーキテクト、およびプラットフォームエンジニアを対象としています。

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：MCPアーキテクチャを実践的に説明する、生産準備が整った統合を構築する、MCPサービスをデプロイおよび観測する、およびバージョン管理、耐障害性、サポートパターンを適用する。

日本でのこの講師による対面授業（オンラインまたは現地開催）は、主権AIの原則とガバナンスプラクティスを活用して、機密データを保護し、ローカライゼーションの要件に対応し、ベンダーロックインを軽減するAI環境を設計したい中級レベルのITリーダー、コンプライアンス担当者、セキュリティチーム、エンタープライズアーキテクトを対象としています。

このトレーニングの終了後、受講者は以下のことができるようになります：主権AIの概念を説明し、ホスティングとガバナンスのオプションを評価し、プロンプトとログに対する制御を定義し、実践的な導入ロードマップを作成します。