「生成AIシステム開発」 セミナー│RAGやFine-tuningを使って(オンライン講習2024)
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Zoom見逃し視聴あり

(オンライン)生成AI開発:7月19日のみ参加(見逃視聴なし)→ 

(オンライン)生成AI開発:7月19日のみ参加(見逃視聴あり)→ 


生成AIリテラシー(7月18日)生成AI開発(7月19日)両日(オンライン/見逃視聴なし)→ 

生成AIリテラシー(7月18日)生成AI開発(7月19日)両日(オンライン/見逃視聴あり)→ 


・「RAG」や「Fine-tuning」を使う。高度な生成AIシステムを開発する。
・エンジニア、データサイエンティストの方向けセミナーです。

*前日、7月18日には全職種の方向けの生成AI基礎セミナーを行います。

RAGおよびFine-tuningを用いた

高度な生成AIシステムの開発手法論

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴有>

講師

(株)Galirage 代表取締役 森重 真純 氏

講師紹介

慶應義塾大学大学院修士課程修了。日本IBMにデータサイエンティストとして入社。その後、生成AIのシステム開発である株式会社Galirageを創業。これまで、100を超えるプロジェクトへの参画経験あり。「サクッと始めるプロンプトエンジニアリング【LangChain / ChatGPT】(Zenn)」の著者。

<その他関連セミナー>
機械学習・AI 一覧はこちら
7月18日『全ビジネスパーソンが学ぶべき生成AIリテラシー』とセットで受講が可能です。
講義内容はこちら→

日時・会場・受講料

●日時 2024年7月19日(金) 12:30-16:30
●会場  会場での講義は行いません。
●受講料
 『生成AI開発(7月19日)』のみのお申込みの場合
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

 『生成AIリテラシー(7月18日)』と合わせてお申込みの場合
 (同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。)
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名61,600円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき50,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名72,600円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき61,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

●録音・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前~前日を目安にご連絡致します。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
 (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。(全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********(*********にはjohokiko.co.jpを入れてください)


オンラインセミナーご受講に関する各種案内(ご確認の上、お申込みください。)
・PC/タブレット/スマートフォン等、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。
・インターネット 回線速度の目安(推奨) 下り:20Mbps以上
・開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報ください。
・受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域等のネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応致しかねますので予めご了承ください。

Zoom
Zoom使用に関する注意事項(クリックして展開)
・公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。
 → 確認はこちら
 →Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、
  カメラ・マイクが使えない等の事象が起きる可能性がございます。
  お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
 →参加方法はこちら
 →一部のブラウザは音声が聞こえない等の不具合が起きる可能性があります。
  対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
  (iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります)

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴あり)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開)
・見逃し視聴ありでお申込み頂いた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。
・セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
・原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します(一部、編集加工します)。
・視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。
 ex) 2/6(月)開催 セミナー → 2/10(金)までに配信開始 → 2/17(金)まで視聴可能
 ※メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。
 ※準備出来しだい配信致しますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。
  上記例の場合、2/8(水)から開始となっても2/17まで視聴可能です。
 ※GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。
 ※原則、配信期間の延長は致しません。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
  (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承ください。
 →見逃し視聴について、こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。(テスト視聴動画へ) パスワード「123456」 

セミナーポイント

○講師より/本セミナーのポイント
 この1年間で、多くの大手企業が、生成AIを用いた業務効率化システムを導入しました。そんな中、「いまいち生成AIの精度が低くて、困っている」という方も多いのではないでしょうか? 30以上の生成AIプロジェクトを支援してきた私の経験に基づくと、「ただ実装しただけ」では、実用十分なシステムにはなりません。
 そこで、本セミナーでは、RAGの精度改善手法およびFine-tuningの概論を解説します。普段は、8時間 x 2日間かけて、じっくりとRAGの精度改善の研修をすることが多く、4時間の中で重要なエッセンスを厳選して、お伝えします(銀行もしくはプライム上場企業もしくは子会社のSIer企業6社に対する研修実績あり)。

○主な受講対象者は?
・エンジニア(バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、LLMエンジニア)、データサイエンティストの方
・企業内の生成AIシステムの回答精度に課題を感じている方
・これから社内で生成AIシステムの開発を考えている方 等
※ 業種、業界は不問です。

○本セミナーで得られる主な知識・情報・ノウハウ
・LLMシステム概論
・LLMシステムの基礎技術(OpenAI API、Azure OpenAI、LangChain)
・RAGとFine-tuningの基礎知識
・生成物の評価方法
・RAGとFine-tuningによる精度改善方法

*本セミナーは、Zoomミーティング形式です。
講師-受講者間のコミュニケーションの観点で、お顔のカメラはオンを推奨しますが、任意としております。マスクの着用は問題ありません。

セミナー内容

1. 導入
 (ア) 講師紹介
 (イ) セミナーの目的と構成

2. LLMシステム概論
 (ア) LLMシステム概論
 (イ) LLMシステムの3つの実装パターン
 (ウ) LLMシステムにおけるセキュリティ水準
 (エ) LLMモデルの選定
 (オ) LLMシステムの要件定義時に気をつけること
 (カ) LLM開発における頻出エラーパターン

3. LLMシステムの基礎技術
 (ア) OpenAI APIの概要と使い方
 (イ) Azure OpenAI Service(AOAI)の概要と使い方
 (ウ) LangChainの概要と使い方

4. RAGとFine-tuningの基礎知識
 (ア) RAGの基礎知識
 (イ) Fine-tuningの基礎知識
 (ウ) Map Reduceの基礎知識
 (ウ) RAG / Map Reduce / Fine-tuningの使い分け

5. 生成物の評価方法
 (ア) 生成物を評価する5つの方法
 (イ) 生成物を評価する際の11種類の評価指標
 (ウ) LangChain Evaluationによる評価方法

6. RAGとFine-tuningによる精度改善方法
 (ア) RAGによる精度改善方法
 (イ) Fine-tuningによる精度改善方法

7. 最後に
 (ア) セミナーの締めくくり
 (イ) 質問と回答のセッション
 (ウ) お問い合わせ先と追加リソース

<質疑応答>

セミナー番号:AI240722

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