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WalkSelf · AI、テクノロジー、エンジニアリング

生成AIとディープラーニング

ディープラーニングのアーキテクチャと生成モデルでAIの最前線を探求します。LLM、画像向け拡散モデル、インテリジェントエージェントの構築とファインチューニングを学びます。

8 subcategories · 46 courses total

LLMアプリケーション開発

LangChainやLlamaIndexなどのフレームワークを使用して、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーションの構築方法を学びます。検索拡張生成（RAG）を用いて、チャットボット、質疑応答システム、エージェントを開発します。

LLMのためのプロンプトエンジニアリング

コンテンツ生成から複雑な推論まで、さまざまなタスクで大規模言語モデル（LLM）をガイドするための効果的なプロンプトを作成する技術と科学を習得します。ゼロショット、フューショット、思考の連鎖（Chain-of-Thought）プロンプティングなどのテクニックを学びましょう。

マルチモーダル生成AI

テキスト、画像、音声、動画など、複数のモダリティにわたるコンテンツを理解・生成するモデルの構築方法を学びます。さまざまなデータタイプを接続して、よりリッチなAIアプリケーションを実現するアーキテクチャを探求します。

画像生成のための拡散モデル

テキストプロンプトから高品質な画像を生成するための拡散モデルのアーキテクチャと応用を深く学びます。Stable DiffusionやDALL-Eなどのモデルを探求し、画像合成と編集の技術を習得します。

Transformerアーキテクチャ

現代のAIを支える基礎的なディープラーニングアーキテクチャを理解します。GPTやBERTのようなモデルを可能にする自己注意機構、位置エンコーディング、エンコーダー・デコーダー構造について学びます。

敵対的生成ネットワーク (GAN)

敵対的生成ネットワークの理論と実践を探求します。画像生成、スタイル変換、データ拡張などのタスクのためにGANを構築し、トレーニングする方法を学びます。

オーディオと音楽のための生成AI

生成モデルを応用して、新しいオーディオ、音声、音楽を作成する方法を学びます。テキスト読み上げ、音声クローニング、アルゴリズムによる作曲のためのモデルについて理解を深めましょう。

生成AIのためのMLOps

大規模な生成モデルのデプロイ、モニタリング、維持に関する運用上の課題に焦点を当てます。モデルのバージョニング、パフォーマンス追跡、コスト管理、堅牢な本番パイプラインの構築について学びます。