生成AI実践講座
生成AIを「使う」だけでなく、「構築・実装できる」人材を育成。
LLM、RAG、AIエージェント、MLOpsなど、実務レベルの生成AI技術を体系的に習得し、
独自のAIアプリケーションを設計・運用できるスキルを身につける講座です。
講義時間
9 時間
価格
オンライン ー(準備中)
ライブ 176,000円（税込 193,600円）
講義内容
前提知識
特になし。
備考
ー
| 章 | テーマ | 概要 | キーワード |
|---|---|---|---|
| 第1章 | LLMアーキテクチャと学習技術 | Transformer構造、事前学習・ファインチューニングの仕組みを理解し、 生成AIの基盤技術を学びます。 |
Transformer Attention 事前学習 ファインチューニング LLM |
| 第2章 | ChatGPT APIと拡張活用 | OpenAI APIの利用方法、カスタマイズ、業務システムとの統合方法を学びます。 |
OpenAI API ChatGPT API API連携 システム統合 |
| 第3章 | RAG構成の実装（LangChainなど） | Retriever / Generatorの構築、ドキュメント検索、 マルチモーダル対応設計を実践します。 |
RAG LangChain LlamaIndex Retriever Vector DB |
| 第4章 | 高度化手法 | Reranker導入、マルチ検索、Chunk設計など、 RAGの精度向上のための高度化技術を習得します。 |
Reranker Hybrid Search Chunk設計 Retrieval最適化 |
| 第5章 | AIエージェント開発 | マルチエージェント構成、ワークフロー設計、 タスク分割と連携設計を学びます。 |
AIエージェント マルチエージェント ワークフロー ツール連携 |
| 第6章 | 要件定義とプロジェクト設計 | 生成AI導入におけるPoC設計、 業務導入・運用設計のプロセスを体系的に学びます。 |
PoC設計 要件定義 AIプロジェクト設計 |
| 第7章 | MLOpsと本番運用 | モデル監視、評価、再学習など、 生成AIの継続運用体制を設計します。 |
MLOps モデル監視 評価 再学習 |
| 第8章 | 生成AIアプリケーション開発実践 | 企画・実装・成果発表（修了課題）を通じて、 生成AIの業務適用を実践します。 |
AIアプリ開発 実装演習 成果発表 |