日時
- 2026年2月19日 13時00分〜 2026年2月19日 16時00分
開催予定
プログラム
生成AIの導入は、研究開発のプロセスと技術戦略に大きな変革をもたらしつつある。特に大規模言語モデル (LLM) の進歩により、アルゴリズム実装、コード生成、デバッグ、リファクタリングといった作業が高速化し、研究者やエンジニアの生産性とR&D全体の進め方に質的変化が生じている。しかし、実際の現場では、必要な情報の整理不足や前提知識の不一致、説明の粒度のミスマッチ、誤った推測に基づくコード生成、長い指示や複雑な処理に対する破綻など、LLM特有の課題が依然として見られる。 本講演では、近年の研究動向を踏まえて整理した実践的アプローチを紹介する。COTによる問題分解、ICLによる条件付け、Test time computingの推論精度の向上、複数LLMの使い分けなど、LLMの特性に基づく方法を中心に、研究開発におけるコーディングを安定して進めるための具体的ポイントを示す。これらの手法を適切に用いることで、生成AIを活用したつまずかない研究開発を習得することを目標とする。
- 導入
- 背景と目的
- AIが研究開発にもたらす変化
- つまずきの構造とAI活用の意義
- LLMの基礎
- AIとLLMの概要
- LLMの仕組みとスケーリング
- トークン、コンテキスト、COT、ICL、Reasoning
- AIコーディングのテクニック
- COTとICLの使い方
- 言語変換としてLLMを使う基本原理
- サンプルコード・仕様書を使った実装手順
- 複数LLMの使い分けとモデル特性
- 実行環境と効率的な開発フロー点
- 実例と応用
- ICP実装例
- pycolmapを用いたSfMの実装例
- AIの限界事例
- AI時代に求められるスキル
- コード読解力と仕様化能力
- AIとの協働に必要な姿勢
- まとめと今後の展望
受講料
- 1名様: 49,000円(税別) / 53,900円(税込)
- 複数名: 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。