シリコンバレーの開発者が教える埋め込みとMini GPT
Hong
AIと埋め込みを使いながらも、その中で何が起きているのか説明するのが難しかったなら、この講義が答えになるかもしれません。シリコンバレーで現役のAI開発者として働く講師の経験をもとに、埋め込みからWord2Vec、自動微分、トランスフォーマーまでを自ら実装し、AIの原理をコードで理解できるようサポートします。
初級
Python, Business Productivity, AI
LLMの限界? シリコンバレーの現場で経験したRAGの試行錯誤と運用ノウハウをもとに、実践的な問題解決法をお伝えします。
学習した受講者のレビュー
5.0
GoHome
LLMをすぐに組み込むのではなく、まずRetrievalそのものを理解できるように構成されている点が良かったです。ベクトル検索だけでなく、Hybrid SearchやRerankingまで扱っており、RAGの全体像や、どのような状況でどの手法が必要になるのかを理解するうえで役立ちました。 RAGを初めて学ぶ方や、チュートリアルレベルの実装から実際のサービス構成へステップアップしたい方におすすめしたいです。特に、個々の技術をなぞるだけでなく、RAGを全体的な視点から理解できる点が良かったです。 個人的に一つ要望があるとすれば、実習用のデータセットがもう少し多様に構成されていて、データに応じた各手法の違いを比較できれば、学んだ内容をより深く実感するうえで役立ったのではないかと思います。
5.0
집돌이-JPA,코/접,AWS,우
進捗は30%ほどですが、理論から本当に分かりやすく説明してくださっていて、満足しています。 特に、ベクトルDBの座標値の変換や埋め込みの概念、一般的なDBとの違い、そして意味ベース検索の仕組みまで、「このように成り立っているのだな」と理解できてよかったです。 ChromaDBとOllamaも実際に扱ってみる機会をこのように持ててよかったです。受講完了後は、別途お話しされていたGraphRAGにも挑戦してみようと思います。これからさまざまな分野で活用する機会が多そうで、楽しみです! 受講完了後にも、改めてレビューを書かせていただきます!
5.0
Deck
最近とても話題の内容だったので興味深く受講しましたが、何も知らない状態だったにもかかわらず、非常に有益でためになりました。 最近は市場がとても厳しいですが、こうした内容をベースにポートフォリオを構成できそうです。笑 ありがとうございました!!
ChromaDBベースの意味検索システムを自ら実装する能力
ドキュメントアップロード型RAG APIサーバーの構築経験
検索品質改善のための再ランキング・ハイブリッド検索の適用能力
ベクトルDB・埋め込み・HNSW構造を理解し、説明できるスキル
実務レベルのRAGアーキテクチャ設計および運用感覚
学習対象は
誰でしょう?
RAGチュートリアルは試したものの、実際のサービスにつなげられない開発者
検索結果の品質がおかしい原因を見つけられずにいる人
AI機能を「使った」ことはあっても、自分で作ったことはないバックエンド開発者
ベクトルDB・埋め込みの概念がいつも曖昧に感じられていた人
インフラン認証
キャリア認証
11,525
受講生
615
受講レビュー
176
回答
4.8
講座評価
30
講座
家でだらだら過ごしていたところ、開発に興味を持ち勉強を始め、現在は板橋(パンギョ)でプラットフォームサーバーの開発を担当しています。私が勉強してきた方法や、実務で直面する可能性のある様々な問題点とその解決策を皆さんに提供したいと思い、知識共有者としての活動を続けています。
講義は私一人の知識だけで作られるものではありません。すべての講義には、共に作り上げてくださる方々がいます。
Tossの開発者からの推薦で合流されたシリコンバレーの開発者 Waddy, người đã tham gia theo lời giới thiệu của một nhà phát triển từ Toss
[知識共有者の経歴]
[前] サンドボックスIP関連ブロックチェーン開発者
[前] メタバースバックエンドエンジニア
[現] 板橋(パンギョ)でベテランになりつつあるサーバー開発者
[インタビュー履歴]
[その他のお問い合わせ]
[公式サイト]
全体
32件 ∙ (8時間 51分)
講座資料:
全体
14件
4.8
14件の受講レビュー
受講レビュー 15
∙
平均評価 5.0
5
できない部分を直接見せてくれる箇所と一緒に確認する内容が、とても印象深かったです。 休日に最近オープンした講義をすべて一気に拝見しました。 - AI Agentの講義まで!! AIプラットフォームやサービスの開発において、果たしてどのような部分が考慮され、どのような機能やサービスを組み込むのか、大きな枠組みを捉えることができる良いテーマだと思います。 就職を準備している方や、この分野への転職を考えている方々にとっては、方向性を定める上で大きな助けになると思います。
うまくいかないところを見せることこそ、本当に講義で教えるべき内容だと思います。 皆さんが普段お使いになるサンプルコードは、ただコピーして使えば、ほとんどの場合うまくいくでしょう。 しかし、うまくいかなかったときにどう調べればいいのか、これが重要だと私は思っています。 この視点がしっかり伝わったようで嬉しいですㅎㅎ 良い一日をお過ごしください!!
受講レビュー 13
∙
平均評価 5.0
5
最近とても話題の内容だったので興味深く受講しましたが、何も知らない状態だったにもかかわらず、非常に有益でためになりました。 最近は市場がとても厳しいですが、こうした内容をベースにポートフォリオを構成できそうです。笑 ありがとうございました!!
ポートフォリオに掲載していただけるなんて…光栄ですㅠㅠ これからもより有益な内容をお届けできるよう努めます。!!
受講レビュー 11
∙
平均評価 4.9
修正済み
5
進捗は30%ほどですが、理論から本当に分かりやすく説明してくださっていて、満足しています。 特に、ベクトルDBの座標値の変換や埋め込みの概念、一般的なDBとの違い、そして意味ベース検索の仕組みまで、「このように成り立っているのだな」と理解できてよかったです。 ChromaDBとOllamaも実際に扱ってみる機会をこのように持ててよかったです。受講完了後は、別途お話しされていたGraphRAGにも挑戦してみようと思います。これからさまざまな分野で活用する機会が多そうで、楽しみです! 受講完了後にも、改めてレビューを書かせていただきます!
こんにちは!!良い評価をしてくださってありがとうございます!!これからもより有益な内容をお届けできるよう、もっと頑張っていきますね(笑) 良い一日をお過ごしください!!
受講レビュー 28
∙
平均評価 4.8
5
LLMをすぐに組み込むのではなく、まずRetrievalそのものを理解できるように構成されている点が良かったです。ベクトル検索だけでなく、Hybrid SearchやRerankingまで扱っており、RAGの全体像や、どのような状況でどの手法が必要になるのかを理解するうえで役立ちました。 RAGを初めて学ぶ方や、チュートリアルレベルの実装から実際のサービス構成へステップアップしたい方におすすめしたいです。特に、個々の技術をなぞるだけでなく、RAGを全体的な視点から理解できる点が良かったです。 個人的に一つ要望があるとすれば、実習用のデータセットがもう少し多様に構成されていて、データに応じた各手法の違いを比較できれば、学んだ内容をより深く実感するうえで役立ったのではないかと思います。
良いご感想をお寄せいただき、ありがとうございます!!これからもより役立つ内容をお届けできるよう、努めてまいります!! 今日も良い一日をお過ごしください!
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
5
一般的なデータベースしか知らなかった私にとって、非常に有益なトピックでした。 MySQLやMongoDBのような一般的に接するトピックではなかったのでより有益でしたし、「こんな技術もあるんだ」「こういう観点もあるんだ」という部分まで学ぶことができました。 視野が少し広がった気分です。素晴らしい内容をありがとうございました。
RAGというのは、実際のところ、なかなか触れる機会のないテーマだと思います。 しかし、AXの導入やAIサービスの構築をお考えであれば、避けては通れないテーマですので、学んでおくと大いに役立つと思います。 良い評価を残してくださり、ありがとうございます!
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