生成AIアプリケーションエンジニアのためのエンドツーエンド開発入門:モデル適応からデプロイまで
生成AIモデルの基礎から、モデル適応、プロンプト最適化、評価、そしてスケーラブルなデプロイまで、実践的なスキルを習得し、エンドツーエンドの生成AIアプリケーション開発をマスターします。
...
Share
生成AIモデルの基礎と実践的な活用
Unit 1: 生成AIの基本を学ぶ
生成AIとは?
LLMとDiffusionモデル
生成AIの応用例
Unit 2: プロンプトエンジニアリングの基礎と応用
プロンプトの基本
高度なプロンプト戦略
Unit 3: モデル適応とファインチューニング
モデル適応の必要性
LoRAとQLoRA
生成AIアプリケーションの構築、評価、デプロイ
Unit 1: 推論パイプラインとAPIの構築
推論パイプラインの基礎
モデルサービング入門
API設計と実装
Unit 2: 生成AIアプリケーションの評価
評価指標の基礎
Human-in-the-Loop評価
安全性とバイアス評価
Unit 3: 大規模デプロイと監視
MLOpsの基本原則
コスト最適化と監視