高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング(Context Engineering)
AISchool
¥9,631
中級以上 / AI Agent, LangGraph, AI, openAI API
3.5
(2)
実習を通じて高品質AIエージェントを作るためのコンテキストエンジニアリング(Context Engineering)技法を学習してみます。
中級以上
AI Agent, LangGraph, AI
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。
受講生 387名
難易度 中級以上
受講期間 無制限


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
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。

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. 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。
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
9,659
受講生
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受講レビュー
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回答
4.6
講座評価
31
講座
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講座資料(こうぎしりょう):
全体
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4.8
9件の受講レビュー
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