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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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