日本のSmall Language Models (SLMs)トレーニング

このインストラクターリード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、中級レベルの都市計画者、市町村管理者、スマートシティソリューション開発者がスマートシティプロジェクトでSLMsを実装し、都市生活の向上を目指すことを目的としています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• スマートシティでのSLMsの応用について理解する。
• SLMsを都市データセットと統合して意思決定を向上させる。
• 都市管理システムでのSLMsの展開戦略を開発する。
• SLMsが都市計画とスマートシティソリューションに与える影響を評価する。

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、教育技術者、授業設計者、および教育分野のAI開発者のための中級レベル向けです。彼らは Small Language Models (SLMs) を教育プラットフォームに統合して、教育と学習プロセスを向上させ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：

• 教育技術における SLMs の役割を理解する。
• SLMs を使用したAI駆動の学習体験を設計する。
• さまざまな教育環境で SLMs を実装する。
• 学習成果における SLMs の効果を評価する。

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ITプロフェッショナル向けで、処理能力が限られたデバイスに小型言語モデルを直接展開することで、さまざまな分野での革新的なアプリケーションの可能性を開きます。

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：

• コンパクトなハードウェアでAIを実装する際の課題と解決策を理解します。
• AIモデルを最適化して圧縮し、デバイス上での効率的な展開を行います。
• デバイス上のモデル実装に使用される最新のAIフレームワークとツールを利用します。
• モバイルデバイスやIoTデバイス向けのリアルタイムAIアプリケーションを設計し、開発します。
• デバイス上のAIシステムのセキュリティとプライバシーを評価し、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、省エネルギーで強力かつ環境に優しいAIソリューションを開発したい上級レベルの機械学習エンジニアやAI研究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 Able to できます：

• AIがエネルギー消費と環境に及ぼす影響を理解する。
• モデルの圧縮と最適化技術を適用して、AIモデルのサイズとエネルギー使用量を削減する。
• AI展開に使用する省エネルギーなハードウェアとソフトウェアフレームワークを利用する。
• 持続可能なAI開発のベストプラクティスを実装する。
• AI業界での持続可能な慣行を推進し、貢献する。

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、中級レベルのデータサイエンティスト、機械学習研究者、およびAI研究者が小規模言語モデルを使用して魅力的で効率的なAI駆動型会話体験を創造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できるようになります：

• 会話型AIの基礎とSLMsの役割を理解する。
• ユーザー中心のAI相互作用を設計および実装する。
• SLMsを対話型アプリケーションに開発し、訓練する。
• 適切な指標を使用して人間とAIのコミュニケーションの効果を評価および改善する。
• 実世界のシナリオでスケーラブルかつ倫理的なAI駆動型会話インターフェースを展開する。

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、法務、医療、技術分野などの特定ドメイン向けに小型言語モデルを作成および適用することを望む中級レベルのデータサイエンティストと機械学習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をできるようになります:

• ドメイン固有の言語モデルの重要性と応用について理解する。
• モデル訓練に使用する専門的なデータセットを収集および前処理する。
• 特定ドメイン向けの言語モデルを訓練および微調整する。
• ドメインに関連したメトリクスを使用してモデルを評価およびベンチマークする。
• 実世界のシナリオでドメイン固有の言語モデルを展開する。

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、初心者から中級レベルまでのデータ科学者や開発者が小型言語モデルをさまざまなアプリケーションに実装し活用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 となります：

• 小型言語モデルのアーキテクチャと機能を理解する。
• テキスト生成や感情分析などのタスクに SLMs を実装する。
• 特定のユースケース向けに SLMs を最適化および微調整する。
• リソースが制約された環境で SLMs を展開する。
• SLMs の実世界シナリオでのパフォーマンスを評価し解釈する。