話題の必須技術を、仕組みや使い方から学び
豊富なハンズオンで実践力まで身につける
ここ数年で自然言語処理技術は急速に進化しました。ChatGPTはその代表例です。 ChatGPTのようなパラメータの多い言語モデルは、大規模言語モデルと呼ばれます。大規模言語モデルに与える指示のことをプロンプトといい、大規模言語モデルの能力を最大限に引き出すためには、プロンプトの書き方を工夫する必要があります。その技術のことをプロンプトエンジニアリングといいます。 ChatGPTの隆盛により、プロンプトエンジニアリングは、データサイエンティストの必須スキルとなりつつあります。
本講座の主な対象者は、データサイエンティストやソフトウェアエンジニアです。姉妹講座として、「ビジネスパーソンのための対話型生成AI講座」もありますので、そちらも併せて受講をご検討ください。
講座の特長
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1
GPTをはじめとした大規模言語モデルの仕組みや使い方を学べる
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2
大規模言語モデルを組み込んだアプリの開発方法を学ぶことができる
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3
プロンプトエンジニアリングの要点を学べるカリキュラム
データサイエンティストやAIエンジニアの方が、プロンプトエンジニアリングを行うときに押さえるべき知識やテクニックを、 実際の業務を想定したワークつきで学べるカリキュラムです。
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
得られる知識・スキル
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プロンプトエンジニアリングの
基礎知識対話型AIから適切な回答を得るための知識が身につきます。 -
大規模言語モデルの
仕組みや使い方の知識GPT(Generative Pretrained Transformer)をはじめとした大規模言語モデルのメカニズムが理解でき、それに即した活用法が身につきます。 -
大規模言語モデルを組み込んだ
アプリの開発方法大規模言語モデルを活用したbotやWebUIの開発方法を体験し理解できます。
こんな方におすすめ
- プロンプトエンジニアリングを体系的に学びたい方
- 大規模言語モデルの仕組みや利用方法を理解したい方
- GPTサービスを活用したアプリを開発したい方
カリキュラム
- 第1章：LLMの概要
- 第2章：LLMに外部知識を取り入れる方法
- 第3章：LLMのチューニング
- 第4章：LLMプロダクトの構築パターン
- 第5章：OpenAI APIの使い方
- 第6章：LLMを使いこなすためのライブラリ
- 第7章：【ノートブック演習】Function calling
- 第8章：【ノートブック演習】LangChain
- 第9章：【ノートブック演習】独自ドキュメントを踏まえた対話を行うプログラムの開発
- 第10章：【ノートブック演習】LLMのチューニング
担当講師
小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。
日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
講座概要
| 講座名 | 大規模言語モデル（LLM）利活用講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 前提となる知識・スキル |
必須スキル
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| 講座時間 | 動画講義約6.5時間(演習時間を除く) ※講座時間は変更になる可能性がございます。 |
| 料金 | 143,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| チャットの質問期間 | 講座チャンネルへの招待日から3ヶ月間 |
| PCの動作環境 | メモリ16GB以上、GPU環境 |
| 備考 |
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生成AIの組織的活用を成功させるための
支援をトータルに行います。
関連サービスである『生成AI活用アクセラレーター』は生成AI関連コンサルティング/人材育成パッケージです。生成AI活用の環境構築から利活用、検証・改善のフェーズまでトータルに支援します。
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