Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
AI Development

/

AI Agent Development

すべてのための大規模な言語モデルLLM Part 3 - Google Gemini API、OpenAI API、GemmaでAIアプリケーションを作成する

GoogleのGeminiモデルの概念とGemini APIの活用方法を学習し、Streamlitを利用してさまざまなAIアプリケーションを作成する講義です。

  • aischool
이론 실습 모두
딥러닝실전프로젝트
openAI API
ChatGPT
gemini
Gemma
multimodal

こんなことが学べます

  • Google Geminiモデルの構造と特徴

  • Google Gemini APIを使用してマルチモーダルAIアプリケーションを作成する方法

  • StreamlitでAIアプリケーションを作成する方法

  • Gemmaモデルの概念と私が望むデータセットにGemmaモデルをFine-Tuningする方法

  • OpenAI APIを使用してさまざまなAIアプリケーションを作成する方法

Googleで公開された最新Multimodal LLM Gemini(ジェミナイ)!

マルチモーダルLLM Gemini(ジェミナイ)の概念とAPIの使い方を学び、Streamlitを使って直接AIアプリケーションを作成します。

こんな方におすすめです

Multimodal LLM Geminiモデルの原理と使い方を学びたい方

Streamlitを利用したAIアプリケーションを開発してみたい方

GPTに加えて、さまざまなLLMモデルを比較して検討したい人

Q&A 💬

Q. Google Gemini(ジェミナイ)とは何ですか?

Google Gemini(ジェミナイ)は、Google DeepMindによって開発された最先端のマルチモーダル大規模言語モデルです。以前のモデルであるLaMDAとPaLM 2の後継として設計され、Geminiはデータセンターからモバイルデバイスに至るまで、さまざまなプラットフォームでさまざまなタスクを実行するように設計された3つのバージョン、すなわちGemini Ultra、Gemini Pro、Gemini Nanoに分かれています。

2023年12月6日に導入されたGeminiは、OpenAIのGPT-4の競争相手として位置し、ChatGPTなどのGoogleが作成した人工知能チャットボットGeminiサービスを提供します。

Multimodalで学習されたので、既存のLLMが扱ったテキストだけでなく、画像、オーディオ、ビデオを理解して生成することができます。

Q. 選手の知識が必要ですか?

この「すべてのための大規模言語モデルLLM Part 3 - Google Gemini API、OpenAI APIとGemmaでAIアプリケーションを作成する」講義は、 Python、自然言語処理、LLM、OpenAI API、LangChainの選手知識を持っていると仮定して講義が行われます。したがって、選手講義である[すべてのための大規模言語モデルLLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning試み] , [すべてのための大規模言語モデルLLM(Large Language Model) Part 2 - ランチェーン(LangChain)で自分だけのChatGPTを作る]講義を先に受講してください。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Google Geminiモデルの構造と特徴を学びたい人

  • Google Gemini APIを使用してマルチモーダルAIアプリケーションを作成したい方

  • Streamlitを使ってAIアプリケーションを作成する方法を学びたい人

  • ディープラーニング研究関連職種で就職を希望される方

  • 人工知能/ディープラーニングに関する研究を進めたい方

  • 人工知能(AI)大学院を準備している方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの使用経験

  • Pythonのリストや辞書などの基本的なデータ構造の理解

  • 選手講義 [すべてのための大規模言語モデル LLM (Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 試してみる] 受講経験

  • 選手講義 [すべてのための大規模言語モデル LLM(Large Language Model) Part 2 - ランチェーン(LangChain)で自分だけのChatGPTを作る] 受講経験

こんにちは
です。

8,844

受講生

640

受講レビュー

350

回答

4.6

講座評価

29

講座

カリキュラム

全体

41件 ∙ (6時間 7分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

6件

4.8

6件の受講レビュー

  • hyowonpark0162님의 프로필 이미지
    hyowonpark0162

    受講レビュー 5

    平均評価 3.6

    4

    100% 受講後に作成

    • taehunkim3756님의 프로필 이미지
      taehunkim3756

      受講レビュー 5

      平均評価 5.0

      5

      32% 受講後に作成

      • sqiedu014669님의 프로필 이미지
        sqiedu014669

        受講レビュー 2

        平均評価 3.0

        5

        100% 受講後に作成

        • canflight0080096님의 프로필 이미지
          canflight0080096

          受講レビュー 7

          平均評価 5.0

          5

          32% 受講後に作成

          • platanuseyes0806님의 프로필 이미지
            platanuseyes0806

            受講レビュー 16

            平均評価 5.0

            5

            100% 受講後に作成

            ¥6,534

            aischoolの他の講座

            知識共有者の他の講座を見てみましょう!

            似ている講座

            同じ分野の他の講座を見てみましょう!