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【講演趣旨】
このセミナーは「生成AIを日常業務に活用すること」を目的とし、生成AIの基本である深層学習（ディープラーニング）の基礎知識や活用方法を解説します。講義前半は、言語・画像系の代表的なモデルやサービスを確認しながら、業務へ活用するポイントを解説します。講義後半は、Pythonやクラウド環境、商用利用可能なモデルを利用し、システム構築の手法を紹介します。さらに、大量の文書情報からLLMへ必要な情報だけを渡す技術であるRAGも詳しく解説します。AI初学者から中級者まで、どなたでもご参加いただけます。
【講演項目】
１．生成ＡＩの基礎
（１）生成ＡＩとは（ＡＩの分類と生成ＡＩの特徴）
（２）画像系生成ＡＩ
（３）言語系生成ＡＩ
２．ディープラーニングの基礎
（１）画像、言語、音をベクトルに変換
（２）ディープラーニングの基本
３．生成ＡＩの基本モデル
（１）ディープラーニングと生成ＡＩ
（２）Self Attention、Transformer、拡散モデル
４．RAGの基本
（１）RAGで文書情報をベクトル化する（データベース、ライブラリ）
（２）RAGだけどこまでできるか（検索の精度を検証）
（３）RAGとLLMを組み合わせる
a. 検索結果をLLMプロンプトに組み込み、精度を検証
５．生成ＡＩを活用してシステムを構築・実装する
（１）基盤モデルの選定
a. 商用利用可能なライセンスと学習環境を確認
（２）転移学習
a. ドメインに特化した訓練データとファインチューニング
（３）作成したモデルを使用してみる
a. プロンプトエンジニアリングとRAGの活用
【質疑応答】
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