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(企画者のための)LLM応用サービス事例分析

LLMを用いて構築できるアプリケーションやウェブサービスにはどのようなものがあるのか見ていきます。

  • arigaram
이론 중심
AI적용사례
NLP
Service Planning
Content Planning
LLM

こんなことが学べます

  • 自然言語生成分野LLM応用サービス事例

  • 自然言語理解分野 LLM 応用サービス事例

  • その他分野 LLM 応用サービス事例


1編「LLMの応用事例研究」で学ぶ内容


1⃣セクション1_自然言語生成サービスケース

このセクションでは、自然言語処理の分野の中でも、生成に関連するさまざまなLLMアプリケーションサービス可能事例について説明します。

このセクションは4つのクラスで構成されています。

  • レッスン1_自動書き込み

  • クラス2_自動シナリオの作成

  • レッスン3_自動マーケティングコンテンツの作成

  • クラス4_LLMベースの自然言語生成サービス会社のケース

2⃣セクション2_自然言語理解サービスケース

このセクションでは、自然言語処理の分野の中でも、自然言語を理解すること(単語の意味を理解し、文脈を把握するなど)に関連するさまざまなLLMアプリケーションサービスの可能性について説明します。

このクラスは3つのクラスで構成されています。

  • レッスン5_チャットボットと仮想秘書

  • クラス6_自動翻訳

  • クラス7_LLMベースの自然言語理解サービス会社のケース

3⃣セクション3_その他のアプリケーションサービスケース

このセクションでは、自然言語処理の分野の中でも、生成や理解の分野のいずれかがより関連性が高いとは考えにくい、さまざまなLLMアプリケーションサービスの可能性について説明します。

このクラスは4つのクラスで構成されています。

  • レッスン8_法的助言

  • クラス9_医学研究

  • レッスン10_教育

  • レッスン11_その他LLMベースのアプリケーションサービス会社のケース

この講義を作った人

  • 現在:IT分野のアドバイス、講義、オーサリング、翻訳

  • 過去:さまざまなIT関連のキャリア


受講前の注意


練習環境

  • 理論中心の講義なので、特別な練習環境は必要ありません。

  • しかし、チャットピティ(ChatGPT)のようなものを使って仮想の企画練習をしてみると良いでしょう。

学習資料

  • 提供する学習資料形式:PDF形式で講義教案を提供

  • 分量と容量:授業ごとに学習資料を提供

選手の知識と注意事項

  • 特別な選手の知識は必要ありません。これは、LLMアプリケーションサービスを計画するために必要な背景知識も説明しているためです。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • LLMと連携するサービスを体系的に企画してみたい企画者

  • LLM応用事業を準備中の経営陣

  • LLM連携プロジェクトを進める開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • LLMについての概念(本シリーズのPart 1で説明)

こんにちは
です。

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IT가 취미이자 직업인 사람입니다.

다양한 저술, 번역, 자문, 개발, 강의 경력이 있습니다.

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    곽광선

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    • 아리가람
      知識共有者

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