生成AIビジネス講座
生成AIを自社ビジネスに活かすための知見をお伝えする講座です。
講義時間
2 時間
価格
オンライン ー（準備中）
ライブ 9,800円（税込 10,780円）
講義内容
| テーマ | 内容 | 目標 |
|---|---|---|
| １．生成AIの概要 | 生成AIの基本概念と歴史 特徴、技術的背景 機械学習と深層学習 | 生成AIに関する基本的な知識とその技術的背景を理解する。 |
| ２．生成AIが与える影響 | 生成AIの影響を与える領域とその変化 業務効率化 クリエイティブ分野の進展 | 生成AIがどのようにさまざまな分野に影響を与えるかを理解する。 |
| ３．生成AIでビジネスはどう変わるのか | 生成AIによるビジネスモデルの変革 求められる業務領域の変化 | 生成AIをビジネスに取り入れることで得られる利点と変化の方向性を理解する。 |
| ４．生成AIの活用事例 | 生成AIの具体的な活用事例 | 他社の事例を参考に、生成AIをどのように活用できるかを理解する。 |
| ５．生成AIを自社活用するために | 生成AI導入のためのステップ 周辺技術の概要 | 自社で生成AIを導入し、効果的に活用するためのステップとどのような知識が必要になるのかを学ぶ。 |
| ６．生成AI 重要用語解説 | 生成AIに関連する重要用語の解説 基本的な概念、技術的な用語集 | 生成AIに関連する専門用語とその意味を理解し、実務に活かすための基礎知識を身につける。 |
生成AI 重要用語解説 内容
| テーマ | 内容 | キーワード |
|---|---|---|
| １．生成AIの技術 | ・テキスト、画像、音声等の生成モデルに共通する技術的な特徴を俯瞰して理解している。 ・大規模言語モデルの基本構造を理解している。 | 確率モデル、基盤モデル、言語モデル、大規模言語モデル (LLM)、トランスフォーマー (Transformer)、アテンション (Attention)、GPT-3 |
| ・大規模言語モデルにおけるモデルの学習方法を理解している。 ・大規模言語モデルのアラインメントを理解している。 | 教師あり学習、自己教師あり学習、事前学習、ファインチューニング、アラインメント (Alignment)、人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF)、インストラクション・チューニング (Instruction Tuning) | |
| ・大規模言語モデルにおける生成の仕組みを理解している。 | コンテキスト内学習 (In-Context Learning)、Zero-Shot、Few-Shot、Chain-of-Thought、サンプリング手法 | |
| ・大規模言語モデルの性能評価について知っている。 | リーダーボード、ベンチマーク | |
| ・テキスト、画像、音声等の生成モデルの技術動向を俯瞰して理解している。 | 条件付き生成、拡散モデル (Diffusion Model) | |
| ・大規模言語モデルのオープン化の動向と原因について理解している。 | オープンコミュニティ、オープン大規模言語モデル、オープンデータセット、オープンソース、推論の効率化 | |
| ・大規模言語モデルの性能を決める要素の動向と原因について理解している。 ・マルチモーダル化の動向と原因について理解している。 | スケーリング則 (Scaling Laws)、データセットのサイズ、データセットの質、モデルのパラメーター数、計算資源の効率化、GPU マルチモーダル | |
| ・大規模言語モデルの外部ツール・リソースの利用の動向と原因について理解している。 | 学習データの時間的カットオフ、大規模言語モデルの知識、大規模言語モデルの不得意タスク | |
| 2.生成AIの利活用 | ・生成AIには何ができるのかを理解している。 ・生成AIをどのように使うのかを理解している。 ・生成AIの性能を拡張する使い方を理解している。 ・生成AIの活用を制限する要因を理解している。 | ケイパビリティ 活用事例 プロンプトエンジニアリング 生成AIの学習データ、生成AIの性能評価、生成AIの言語能力 |
| ・業界に特化した生成AIの活用方法を理解している。 | LLMを利用したサービス（ChatGPT・Bardなど）、RAG (Retrieval-Augmented Generation)の利用、エージェント・コード生成、外部ツール呼出し、広告クリエイティブへの応用、ドメイン固有 | |
| 3.生成AIのリスク | ・生成AIが、技術面・倫理面・法令面・社会面などで多様なリスクを孕むことを理解している。 | 正確性、ハルシネーション (Hallucination)、セキュリティ、公平性、プライバシー、透明性、悪用、誤情報の拡散、敵対的プロンプト、特定の生成AIサービスへの依存、環境問題 |
| ・生成AIの入力（データ）と出力（生成物）について注意すべき事項を理解している。 | 著作権、個人情報、機密情報、商用利用、利用規約 |
前提知識
特になし。
その他
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