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非専門家でも可能な生成AI開発:はじめて学ぶ生成AIプログラム開発(LLM)

LLMアプリケーションが開発パラダイムをどのように変化させているかを探求します。既存の技術との比較を通じて、LLMがなぜ持続可能な核心技術として定着しているのかを理解し、開発者として備えるべき必須の逆量と思考法の変化を学習します。専門講師のインサイトを通じて、LLMアプリケーション開発の本質と未来の方向性を把握することができます。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 1か月

trend
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developers
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nodejs-liveserver
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LLM
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multi-paradigm Programming
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LLM
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multi-paradigm Programming
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受講後に得られること

  • LLMアプリケーションが既存の開発パラダイムを変化させる核心原理の把握

  • 持続可能な技術と一時的なトレンドを区別する判断基準の習得

  • LLMベースの開発に必要な新しい考え方とアプローチの理解

LLMベースの開発
新しいパラダイムを体験してください。

開発者の必須スキルとマインドセットを変化させます。


LLMアプリケーションが開発パラダイムをどのように変えているのかを探求します。
なぜLLMが持続可能なコア技術なのかを理解し、開発者として備えるべき
必須スキルと思考法の変化を学習しながら、将来の方向性を把握することができます。


生成AI開発LLM開発パラダイムの転換を体験してください。

LLMトランスフォーマーsLLMマルチモーダルなどの
コア概念からRAGベクトルDBの活用まで、
実務にすぐ適用可能な技術を習得します。thực tế.



単なる理論学習を超えて、
LLMアプリケーションを直接設計し、実装します。
埋め込みモデルPinecone連携の実習を含みます。Pinecone.



sLLMの学習からモデルの軽量化サービングまで。
マルチモーダルLLMエージェントの開発経験まで、
総合的なLLMサービス開発能力を完成させます。
hoàn thiện năng lực phát triển dịch vụ LLM toàn diện.

生成AI
コア原理の探求

Section 1 - LLMの基礎と活用法

LLMの基本概念から始まり、言語モデルからチャットモデルへの進化過程を詳しく見ていきます。LLMを直接活用する方法とその未来の展望について探求します。

Section 2 - トランスフォーマーアーキテクチャとモデル学習

LLMの核心であるトランスフォーマーアーキテクチャの作動原理を深く理解し、効果的にモデルを学習させる技法を学びます。

Section 3 - sLLM学習とGPU効率性

GPUリソースを効率的に活用してsLLM(Small Language Model)を学習する方法を集中的に扱います。実践的な学習プロセスを通じて、GPUの活用能力を向上させます。

Section 4 - モデル軽量化および sLLM サービング

学習されたモデルのサイズを縮小する軽量化手法を学び、これを実際のサービスに適用するためのsLLMサービング戦略を習得します。

Section 5 - LLM アプリケーション開発と埋め込み

LLMを活用した実際のアプリケーション開発プロセスを実習します。埋め込みモデルを使用してデータの意味を効果的に圧縮し、活用する方法を学習します。

Section 6 - RAGの改善およびベクトルDBの実装

検索拡張生成(RAG)の手法を改善し、独自のデータを活用した埋め込みモデルの構築およびベクトルデータベースを用いたRAGの実装方法について扱います。

Section 7 - マルチモーダル生成の実習

テキストだけでなく、さまざまなモダリティを共に理解し生成するマルチモーダルLLMの実習プロセスを進めます。特にパインコーン(Pinecone)を活用した実習が含まれます。

Section 8 - マルチモーダルLLMとエージェント

マルチモーダルLLMの概念を拡張し、これを基盤とする知能型LLMエージェントの設計と実装原理を学習します。

非専門家も実践のように、LLMを正しく学ぶ

Point 1. LLM、開発パラダイムを変える

生成AI、特にLLMが従来の開発手法にどのような革新をもたらすのかを明確に把握します。LLMベースのアプリケーション開発の核心原理を理解し、持続可能な技術と一時的なトレンドを見分ける眼を養いましょう。


Point 2. トランスフォーマーからRAGまで、核心技術を攻略

LLMの根幹であるトランスフォーマーアーキテクチャから始まり、モデルを効率的に学習・サービングする方法まで深く扱います。RAG(Retrieval-Augmented Generation)の改善およびベクトルデータベース活用の実習を通じて、独自のデータをLLMに適用する実践的な技術を習得します。


Point 3. 実践的なLLMアプリケーション開発能力の強化

埋め込みモデルを活用したデータの意味圧縮から始まり、実際のLLMアプリケーションを開発するプロセスを経験します。マルチモーダル生成の実習とPinecone(パインコーン)の連携経験を通じて、最新のAI技術トレンドを実際の開発に取り入れる能力を養います。


Point 4. 未来を切り拓くLLMエージェント開発の準備

マルチモーダルLLMの可能性を探索し、LLMエージェント開発の基礎を学習します。急速に変化するAI技術環境の中で、開発者として必要な新しい考え方やアプローチを身につけ、未来の技術トレンドを先導する準備をしましょう。


LLMが開発パラダイムをどのように変えているのか気になりませんか?
この講義は、まさにそのような方々のために作られました。


✔️ LLMアプリケーション開発に関心のある現役エンジニア

  • LLMが従来の開発手法をどのように変化させるのか、その核心的な原理を把握したい方

  • 持続可能なLLM技術と一時的なトレンドを区別する能力を養いたい方

  • LLMベースの開発に必要な新しい考え方とアプローチを学びたい方

✔️ AI技術のトレンドと開発パラダイムの変化を理解したい技術リーダー✔️ Những nhà lãnh đạo công nghệ muốn thấu hiểu xu hướng công nghệ AI và sự thay đổi trong mô hình phát triển

  • LLMがもたらす開発エコ心の変化を予測し、将来の方向性を把握したい方

  • チームの技術力(スキル)を強化し、LLMを活用した新しいプロジェクトの機会を模索したい方

  • 非専門家でも理解できるLLMの基礎から高度な活用まで、しっかりとしたカリキュラムを求めている方

✔️ LLMを活用したプロジェクト導入を検討中のプランナーおよびPM

  • LLMアプリケーション開発の本質を理解し、プロジェクトの企画および管理の成功に貢献したい方

  • 開発者と効果的にコミュニケーションを図り、LLMベースの技術の潜在力をビジネスに取り入れたい方

  • 最新のLLM技術トレンドを把握し、競争力のあるサービス企画や戦略立案に活用したい方


LLMの無限の可能性を探求し、開発パラダイムの変化を主導する核心的な能力を身につけましょう。あなたの開発キャリアを一段階アップグレードするチャンスです。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • LLMアプリケーション開発に関心のある現役エンジニア

  • AI技術のトレンドと開発パラダイムの変化を理解したい技術リーダー

  • LLMを活用したプロジェクトの導入を検討中の企画者およびPM

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的なソフトウェア開発の経験およびプログラミングの理解

  • AIまたは機械学習に関する基礎的な概念の知識

  • 技術トレンドと産業の変化に対する関心と学習意欲

こんにちは
wendy34647345です。

学びのトレンドを読み解き、独自のカリキュラムを設計する株式会社プライムコンテンツラボです。私たちは「誰に何が必要か」を絶えず追求しています。各分野を代表する著者たちの専門性を基盤に、IT・AIから人文学まで、単なる知識の伝達を超えて実質的な成長を支援する独自の教育プログラムを制作しています。プライムコンテンツラボが提案するプレミアムな講義で、あなたのスキルを一段階引き上げてみてください。

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カリキュラム

全体

34件 ∙ (2時間 53分)

講座掲載日: 
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