生成AI・LLM活用へのデータ整理、システム構築とRAGを用いた検索精度向上

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このセミナーは「生成AIを日常業務に活用すること」を目的とし、生成AIの基本である深層学習 (ディープラーニング) の基礎知識や活用方法を解説いたします。
また、大量の文書情報からLLMへ必要な情報だけを渡す技術であるRAGについても詳しく解説いたします。

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プログラム

このセミナーは「生成AIを日常業務に活用すること」を目的とし、生成AIの基本である深層学習 (ディープラーニング) の基礎知識や活用方法を解説します。講義前半は、言語・画像系の代表的なモデルやサービスを確認しながら、業務へ活用するポイントを解説します。講義後半は、Pythonやクラウド環境、商用利用可能なモデルを利用し、システム構築の手法を紹介します。さらに、大量の文書情報からLLMへ必要な情報だけを渡す技術であるRAGも詳しく解説します。

  1. 生成AIの基礎
    1. 生成AIとは (AIの分類と生成AIの特徴)
    2. 画像系生成AI
    3. 言語系生成AI
  2. ディープラーニングの基礎
    1. 画像、言語、音をベクトルに変換
    2. ディープラーニングの基本
  3. 生成AIの基本モデル
    1. ディープラーニングと生成AI
    2. Self Attention、Transformer、拡散モデル
  4. RAGの基本
    1. RAGで文書情報をベクトル化する
      • データベース
      • ライブラリ
    2. RAGだけどこまでできるか (検索の精度を検証)
    3. RAGとLLMを組み合わせる
      • 検索結果をLLMプロンプトに組み込み、精度を検証
  5. 生成AIを活用してシステムを構築・実装する
    1. 基盤モデルの選定
      • 商用利用可能なライセンスと学習環境を確認
    2. 転移学習
      • ドメインに特化した訓練データとファインチューニング
    3. 作成したモデルを使用してみる
      • プロンプトエンジニアリングとRAGの活用

受講料

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