大阪の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専門家、ビジネスアナリスト、およびテクノロジー指導者を対象としており、生成AIの原理とLLMsのビジネスでの応用について理解することを目指しています。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の実装に伴う倫理的な考慮事項について学びます。

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ます：

• 生成AIと大規模言語モデルの基本原理を理解する。
• 特定のビジネスアプリケーション向けにLLMsを実装し、微調整する。
• 最適なモデル出力を得るためにプロンプトエンジニアリング技術を適用する。
• LLMの展開に伴う倫理的な考慮事項を認識し、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（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのAI専門家や倫理学者、データサイエンティストやエンジニア、政策立案者や利害関係者を対象としています。彼らはLLMの倫理的側面を理解し、ナビゲート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を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。
• 倫理的枠組みや原則をLLMの展開に適用する。
• LLMの社会的影響を評価し、潜在的なリスクを軽減する。
• 責任あるAIの開発と使用の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、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、大阪（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。

LangGraph は、状態を保持するマルチアクターの 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の正確な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、中級から上級レベルの専門家向けに設計されており、コンプライアンス、追跡可能性、ガバナンス制御を備えた LangGraph ベースの法務ソリューションを設計、実装、運用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ます：

• 审査可能性とコンプライアンスを保持した法務特化の LangGraph ワークフローを設計します。
• 法律用語体系と文書規格をグラフ状態と処理に統合します。
• ガードレール、ヒューマンインザループ承認、トレーサブルな決定パスを実装します。
• LangGraph サービスをオブザーバビリティとコスト制御とともにプロダクション環境でデプロイ、監視、維持管理します。

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。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

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化トレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

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 (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、音声、画像データを単一のパイプラインに統合するマルチモーダルな LLM ワークフローを構築するために強力なツールを提供します。長文対応ウィンドウと Gemini API パラメータにより、計画、推論、クロスモーダルインテリジェンスなどの高度なアプリケーションが可能になります。

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実務者を対象としており、Vertex AI でマルチモーダルな AI ワークフローを設計、構築、最適化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、受講者は以下のことができるようになります：

• ジェミナイモデルをマルチモーダルな入力と出力に活用する。
• 複雑な推論のための長文ワークフローを実装する。
• テキスト、音声、画像分析を統合したパイプラインを設計する。
• ジェミナイ API パラメータを性能とコスト効率のために最適化する。

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のハンズオン実習。
• 実践的なマルチモーダルユースケースに基づく演習。

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。

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。

AutoGen や CrewAI のような大規模言語モデル (LLM) と自律的なエージェントフレームワークは、変更追跡、テスト生成、アラート対応などの DevOps タスクの自動化方法を再定義しています。これらの技術は人間のような協力や意思決定をシミュレートすることで、DevOps チームがよりスマートな作業を行えるようになっています。

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、大規模言語モデル (LLM) とマルチエージェントシステムを使用して DevOps 自動化ワークフローを設計および実装したい上級エンジニア向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は次のことができます：

• CI/CD ワークフローに LLM 搭載エージェントを統合してスマートな自動化を行う。
• エージェントを使用してテスト生成、コミット分析、変更サマリーの自動化を行う。
• 複数のエージェントを協調させてアラート対応、レスポンス生成、および DevOps の提案を行う。
• オープンソースフレームワークを使用してセキュアで保守可能なエージェント駆動型ワークフローを構築する。

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。
• 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する場合は、ご連絡ください。

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（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AI開発者、アーキテクト、およびプロダクトマネージャを対象としており、プロンプト注入、データ漏洩、フィルタリングされていない出力などのLLM駆動アプリケーションに関連するリスクを特定し、緩和することを目指しています。入力検証、ヒューマンインザループの監視、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も含まれます。

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：

• LLMベースシステムの主要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、安全性を確保する。
• サンドボックス化、レッドチームテスト、ヒューマンインザループレビューなどの技術を本番グレードのパイプラインに統合する。

LangGraphは、条件付きマルチステップのLLMとツールワークフローを可能にするグラフベースのオーケストレーションフレームワークで、コンテンツパイプラインの自動化とパーソナライズに最適です。

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、中級レベルのマーケッター、コンテンツストラテジスト、および自動化開発者を対象としており、LangGraphを使用して動的な分岐型メールキャンペーンとコンテンツ生成パイプラインを実装したい方々に向けられています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 条件付きロジックを使用してグラフ構造のコンテンツとメールワークフローを設計します。
• LLM、API、およびデータソースを統合して自動化されたパーソナライズを行います。
• 複数ステップのキャンペーン全体で状態、メモリ、およびコンテキストを管理します。
• ワークフローのパフォーマンスと配信結果を評価、監視、最適化します。

コース形式

• 交互的な講義とグループディスカッション。
• メールワークフローとコンテンツパイプラインの実装を手がけるラボ。
• パーソナライゼーション、セグメンテーション、および分岐ロジックに関するシナリオベースの演習。

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。

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。

LangGraphは、分岐、ツール使用、メモリ、および制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMワークフローを組み立て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、中級レベルのエンジニアやプロダクトチームを対象としており、LangGraphのグラフロジックとLLMエージェントループを組み合わせて、動的でコンテキストに応じたアプリケーション（顧客サポートエージェント、意思決定ツリー、情報検索システムなど）を構築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 Able to できるようになります：

• LLMエージェント、ツール、およびメモリを調整するグラフベースのワークフローを設計します。
• 堅牢な実行のために条件付きルーティング、リトライ、およびフォールバックを実装します。
• 検索、API、および構造化出力をエージェントループに統合します。
• 信頼性と安全性のためにエージェントの動作を評価、監視、強化します。

コース形式

• 対話型講義とファシリテーションされたディスカッション。
• サンドボックス環境でのガイド付きラボとコード解説。
• シナリオに基づいた設計演習とピアレビュー。

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されたトレーニングを依頼する場合は、ご連絡ください。

コード理解、リファクタリング、およびドキュメンテーションのための大規模言語モデル（LLM）は、ソフトウェアチーム全体でコード品質を向上させ、技術負債を削減し、ドキュメンテーション作業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などの大規模言語モデルを使用して、複雑な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、およびドキュメンテーションを行うことを目指す中級から上級のソフトウェア専門家向けです。

このトレーニングが完了すると、参加者は以下のことが able to できます：

• 大規模言語モデルを使用して、不馴れなリポジトリのコード、依存関係、およびロジックを説明する。
• アンチパターンを特定し、コードの可読性を向上させる。
• インラインコメント、READMEファイル、APIドキュメンテーションを自動生成および維持する。
• 大規模言語モデルによる洞察を既存の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ハンズオン実装。

コースの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（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、分岐、ツールの使用、メモリ、および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ライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、LangGraphを使用して信頼性の高い複数ステップのLLMワークフローを設計および構築したい初心者の開発者、プロンプトエンジニア、データ実践者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができます：

• LangGraphの基本概念（ノード、エッジ、状態）を説明し、使用するタイミングを理解します。
• 分岐、ツールの呼び出し、メモリの維持を行うプロンプトチェーンを構築します。
• グラフワークフローに検索と外部APIを統合します。
• 信頼性と安全性を評価するためにLangGraphアプリケーションをテスト、デバッグ、および評価します。

コースの形式

• 対話型の講義とファシリテートされた議論。
• サンドボックス環境でのガイドルームとコードウォークスルー。
• 設計、テスト、評価に関するシナリオベースの演習。

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されたトレーニングを依頼するには、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、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。

このインストラクター主導のライブトレーニングを 大阪（オンラインまたはオンサイト）で実施し、Tencent Hunyuan を活用して、より低い遅延、より高いスループット、そして優れたコスト制御を実現しながら大規模モデルや MoE モデルを展開したいと考える中級レベルのエンジニアおよびアーキテクトを対象としています。

このトレーニング修了時には、参加者は Hunyuan の本番環境での展開パターンを説明し、推論パフォーマンスを最適化し、バッチ処理および量子化戦略を実装し、スケーラブルな提供 operations を計画できるようになります。

この 大阪 での講師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、Hunyuan モデルを活用して画像、3D、動画の生成および配信に関する多モーダルアプリケーションを作成したいと考える中級レベルのデベロッパー、テクニカルプロダクトチーム、AI 実務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を構築し、多モーダルアセットを生成・レビューし、アプリまたは API を通じて出力を提供し、Hunyuan の機能を企業向けプロダクトスタックに接続する。

このインストラクター主導のライブトレーニングは、大阪（オンラインまたは現地開催）で実施され、MCP を活用して AI アシスタントを外部ツール、データ、エンタープライズサービスに接続したいと考える、初級／中級／上級レベルの AI 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、基本的な統合をセットアップする、セキュリティ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によるライブトレーニング 大阪（オンラインまたは現地）は、モデルコンテキストプロトコルを活用して、エンタープライズ環境向けに安全でスケーラブルかつ管理可能なエージェント統合プラットフォームを設計したい、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 アーキテクチャおよびエンタープライズパターンを説明する、セキュアな統合プラットフォームを設計する、ガバナンスおよびアクセス制御を適用する、展開および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 大阪（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。

このインストラクターによるライブトレーニング大阪（オンラインまたはオンサイト）は、主権的AIの原則とガバナンス実践を活用して、機密データを保護し、ローカライゼーション要件に対応し、ベンダーロックインを軽減するAI環境を設計したいと考える、中級レベルのITリーダー、コンプライアンス専門家、セキュリティチーム、および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時には、参加者は主権的AIの概念を説明し、ホスティングおよびガバナンスの選択肢を評価し、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できるようになります。