講義内容
前提知識
特になし。
その他
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テーマ | 内容 | キーワード |
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1.生成AI概要 | 人工知能技術である生成AIの概要、特徴、技術的背景をお伝えします。 | 確率モデル ハルシネーション (Hallucination) 条件付き生成 拡散モデル (Diffusion Model) |
2.生成AIでビジネスはどう変わるのか | 生成AIの活用領域とそれによって起こる変化についてお伝えします。 | 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 |
3.ChatGPT活用方法 | ChatGPTの活用方法と効果的なプロンプトについて、論文で明らかになっている技術背景を含めてお伝えします。 | 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 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 コンテキスト内学習 Zero-Shot、Few-Shot Chain-of-Thought サンプリング手法 |
4.生成AIの利活用 | 業務活用や、各社の自社データを使った取り組みをする上で必要となる知識や技術の概要をお伝えします。 | 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 |