LLMファインチューニング : RunPodとMulti-GPU実習

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

この講義では、アルゴリズム取引をローカルコンピューターとクラウド環境で自動化する過程を扱い、実習を中心に進められます。

Pythonと世界シェア1位のInteractive Brokers APIを活用して、株式取引の自動化を体系的に学習できます。

S&P 500のペアトレーディングの統計的アプローチをPythonで体系的に学習できます。専門的なデータ分析を通して、感情を排除した投資戦略の基礎を築きましょう。

"LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作る第一歩！" この講義は、初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるように設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作る達成感を直接感じてみてください！

AIが単に答えるだけの時代は終わりました。 今は自ら判断し行動するLLM Agentの時代です。 この講座はわずか90分の実習でエージェントの核心原理と構造を直接実装しながら学ぶ入門型講座です。 複雑な理論は最小限にし、コード中心の実習フローで「AIがどのように判断しツールを使用するのか」を直接体験できます。 プロンプトエンジニアリングを超えて、AI自動化の第一歩を一緒に始めてみましょう。

ChatGPTのような大規模言語モデルの基礎原理を理論中心に説明します。

このコースでは、LangChainフレームワークを使用して、高度なRAGシステムの設計、構築、評価方法を学びます。LCEL、Runnables、高度な検索技術、チャンク分割戦略、クロスエンコーダーによるリランキング、エージェント型RAG、ツール呼び出し、SQL連携、そしてNeMo Guardrailsを用いた安全性確保の技術を習得します。また、LangFuse、React、FastAPI、Dockerを使用して、フルスタックAIチャットボットのトレース、デバッグ、デプロイ方法についても学びます。

この講義は、ChatGPTが単純な対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AI Agentへと発展する全過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmith 3つの核心フレームワークを活用して、実務ですぐに使えるAI Agentを直接作ってみます。

✅全体（1）〜（6）のシリーズのうち、（2）ベクトル（1D配列）並列に同時に加算する。 ✅C++/C言語で配列/行列/画像処理/統計処理/並べ替えなどを並列コンピューティングで非常に迅速に処理します。

✅全体（1）〜（6）のシリーズのうち、（1）CUDAカーネル（kernel）実際に作成 ✅NVIDIA GPU + CUDAプログラミングを基礎から次々と説明します。 ✅C++/C言語で配列/行列/画像処理/統計処理/並べ替えなどを並列コンピューティングで非常に迅速に処理します。

ChatGPTは使っているのに、 なぜこんな答えが出るのか説明するのは難しくありませんでしたか? 「RAG、エージェント、ファインチューニング…用語は知っているけど正確に説明するのは難しい」 「LLM関連の用語を聞くと言葉に詰まる」 「AI会議で概念説明がいつも曖昧になる」 この講義はまさにこのような方々のために作られました。 この講義はLLMを「ツール」ではなく「構造」として理解するための理論講義です。 ChatGPTやGeminiの使い方ではなく、 なぜそのように動作するのか説明できる基準を作ります。

<大規模言語モデル、核心だけ素早く!>(インサイト、2025)を基にしたLLMの理論と実戦例題を扱う講義です。

自然言語処理カンファレンス <Langcon 2024> 発表セッション映像です

✅全体（1）〜（6）のシリーズ講義を紹介する（0）イントロ講義です。 ✅NVIDIA GPU + CUDAプログラミングを基礎から次々と説明します。 ✅C++/C言語で配列/行列/画像処理/統計処理/並べ替えなどを並列コンピューティングで非常に迅速に処理します。