大規模言語モデルとRAGによる社内ナレッジ、画像解析AIへの活用と可能性

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本セミナーでは、 LLMRAG について基礎から解説し、画像解析への応用についてLLMに触れる演習を交えて詳解いたします。

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プログラム

本セッションでは、最新の大規模言語モデル (LLM) と画像解析AIの可能性を探ります。日本企業のAI活用状況やAI活用における課題、LLM/RAGの基本、LLM/RAGを使った社内ナレッジ活用の具体例、そして実際にLLMを皆様に触ってもらうワークショップを通じて、LLMやRAGの実装方法を学ぶことが可能です。さらに、画像解析AIの最新トレンドや産業別活用事例を紹介し、建設現場や製造業などにおける画像解析AIの実践的な導入方法を一緒に探ります。最後に、LightblueのAI展望を共有し、質疑応答で参加者様の疑問を解消します。AIの未来を共に切り拓きましょう。

  1. はじめに:Lightblueの紹介
  2. 大規模言語モデル (LLM) の可能性:社内ナレッジの活用
    1. 生成AIを取り巻く日本の現状
    2. AI実装推進のハードル
    3. LLMの基本
    4. LLMの社会実装に向けたアプローチとは
    5. Lightblueによる独自LLMの開発手法とその意義
    6. 日本語LLM開発のトレンド
    7. 今注目の技術、RAGとは
    8. LLM/RAGを使った社内ナレッジの活用:その可能性と重要性
    9. LLM/RAGを使った社内ナレッジの活用事例1:建設業
    10. LLM/RAGを使った社内ナレッジの活用事例2:製造業
    11. LLM/RAGを使った社内ナレッジの活用事例3:物流業などその他の分野
    12. LLMワークショップ:LLMアイデア創出ワークショップ
      • (※各社発表のお時間も予定しております)
    13. 日本企業は今後どうLLM/RAGに向き合えばいいのか
  3. 画像解析AIの可能性
    1. 画像認識技術の最新トレンド
    2. 画像解析AIの活用方法:安全管理や人流解析
    3. 画像解析AI活用の産業分野別事例:建設現場
    4. 画像解析AI活用の産業分野別事例:人流解析
    5. どう画像解析AIを導入するべきか
  4. 終わりに:Lightblueが考えるAIの展望

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