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Yokohama - Kannai Business Center

日本、〒231-0015 神奈川県横浜市中区尾上町4-57横浜尾上町ビルデイング 8階, 横浜, 日本, 231-0015

関内ビジネスセンターはJR関内駅北口から徒歩3分、市営地下鉄ブルーライン関内駅直結の横浜尾上町ビルディング内にあります。首都高横羽線から海岸沿いまでは、県庁、市役所、税関、その他港湾関連施設が多いため、さまざまな規模の商社、輸出入関連会社が集中し昔から外国人定住者が多いエリアです。 ビジネスタウンとしてだけでなく、海岸線周辺に観光スポットが点在しているので週末も散策の人が絶えません。首都圏のハブである横浜駅へのアクセスも良く、東急東横線の急行に乗れば渋谷までわずか30分です。横浜のみのビジネスだけではなく、東京周辺との行き来が多い場合にもおすすめです。

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Ollamaの金融業界での活用

14 時間

医療分野におけるOllamaの応用

14 時間

Ollama for Responsible AI and Governance

14 時間

Mistral AIを使用したオープンAIエージェント開発

14 時間

Ollama & データプライバシー: セキュアなデプロイパターン

14 時間

プロジェクト管理と戦略的計画のためのClaude AI

14 時間

Mistral コネクタと統合を使用した対話型アシスタントの製品化

14 時間

Ollama を用いたプロンプトエンジニアリングのマスタリー

14 時間

Claude AI for Customer Support and Service Operations

14 時間

法務アプリケーション向け LangGraph

35 時間

Mistral for Responsible AI: Privacy, Data Residency & Enterprise Controls

14 時間

Ollama スケーリングとインフラ最適化

21 時間

CANN SDK for Computer Vision and NLP Pipelines

14 時間

データ分析とビジネスインテリジェンスのためのClaude AI

14 時間

LangGraph Applications in Finance

35 時間

Ollamaを用いたマルチモーダルアプリケーション

21 時間

Mistral モデルを使用したマルチモーダル アプリケーション (ビジョン、OCR、およびドキュメント理解)

14 時間

Google Colabを使用した自然言語処理 (NLP)

14 時間

高度な Ollama モデルのデバッグと評価

35 時間

研究と知識管理のためのClaude AI

14 時間

オープンソースのモデルオペレーション: Devstral & Mistral モデルのセルフホスティング、ファインチューニング、およびガバナンス

14 時間

LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments

35 時間

Advanced LangGraph: Optimization, Debugging, and Monitoring Complex Graphs

35 時間

Claude AI for Content Creation

14 時間

OllamaでAIモデルの微調整とカスタマイズ

14 時間

コスト効率の高いLLMアーキテクチャ:Mistralの大規模展開 (パフォーマンス/コストエンジニアリング)

14 時間

Ollamaを使用したプライベートAIワークフローの構築

14 時間

開発者のためのClaude AI:AI搭載アプリケーションの構築

14 時間

マーケティング自動化のためのLangGraph

14 時間

Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls

14 時間

Devstralを使用したコーディングエージェントの構築: エージェント設計からツールの利用まで

14 時間

Claude AI for Workflow Automation and Productivity

14 時間

Ollamaを使用したLLMの展開と最適化

14 時間

LangGraphとLLMエージェントを用いた動的ワークフローの構築

14 時間

高度な言語モデルを用いた自然言語処理タスク

21 時間

自然言語処理(NLP)のファインチューニング

21 時間

生成モデルの探求: GPT-3からGPT-4へ

14 時間

LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining

14 時間

Mistral Medium 3による企業向け展開

14 時間

Ollamaの開始:ローカルAIモデルの実行

7 時間

NLP: 自然言語処理とR

21 時間

人工知能 (AI) の概要

7 時間

テレコム業界のAI意識

14 時間

Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

21 時間

Pythonでチャットボットを構築

21 時間

NLP(自然言語処理)のためのディープラーニング

28 時間

自然言語処理 (NLP) - AI/ロボティクス

21 時間

Ollama:ローカルで動作する大規模言語モデルでOpenAIやClaude APIを置き換える

14 時間

Python spaCy を使用した自然言語処理 (NLP)

14 時間

Python によるテキスト要約

14 時間

TensorFlow を使用した自然言語処理 (NLP)

35 時間

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