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コース概要
生成AIと大規模言語モデルの紹介
- 生成AIの概要とその発展
- LLMsの導入:GPT、BERT、およびその機能
- 伝統的なNLPアプローチとの比較
トランスフォーマー構造とモデルトレーニング
- LLMsにおけるトランスフォーマー構造の理解
- 自己注意機構と言語モデリング
- 大規模言語モデルのトレーニングと微調整プロセス
効果的なインタラクションのためのプロンプトエンジニアリング
- 精確で有用な出力のためにプロンプトを設計する
- 様々なアプリケーション向けにプロンプト戦略を微調整する
- 応答の最適化のためにプロンプトのバリエーションを試す
ビジネスでのLLMsの応用
- 会話型AIによるカスタマーサービスの自動化
- マーケティングとメディア向けのコンテンツ生成
- LLMsをデータ分析とレポート生成に活用する
倫理的な考慮事項とバイアス管理
- LLM生成コンテンツにおける潜在的なバイアスの特定
- 生成AI応用に伴う倫理的な問題への対処
- LLMを責任ある形で展開するための戦略
LLMsの高度な技術
- ドメイン固有のアプリケーション向けにLLMsを微調整する
- 他のAIシステムと統合して機能を強化する
- 多言語およびクロスランゲージ能力の探求
ビジネスでの生成AIの未来
- 生成AIとLLMs研究における最新トレンド
- LLMソリューションのスケーリングに伴う機会と課題
- ビジネスにおけるAI駆動の変革への準備
まとめと次のステップ
要求
- 機械学習と自然言語処理概念の基本的な理解
- Pythonプログラミングの知識
対象者
- 生成AI技術に興味のあるデータサイエンティストとAI実践者
- 自動化やコンテンツ生成を探求するビジネスプロフェッショナル
- ワークフローにLLMsを実装することを目指す技術管理者と意思決定者
14 時間
お客様の声 (1)
そのトレーナーが多くの知識を持ち、それを私たちと分かち合ってくれたことが気に入りました
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
コース - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
機械翻訳