LLMを活用した生成AIエンジニアリング入門

生成AI（Generative artificial intelligence）は、ソフトウェアの構築方法を変革していますが、大規模言語モデルの力を活用するには、強固なエンジニアリング基盤が必要です。このコースでは、LLMを活用したアプリケーションを設計・デプロイするために必要な核となる概念と実践的なワークフローを紹介します。 構成されたレッスンを通して学習することで、あなたは好奇心旺盛な学習者から有能なAI実践者へと移行します。これらのモデルが内部でどのように機能するか、プログラムでどのように対話するか、そして信頼性の高い、コンテキストを認識した結果を提供するシステムをどのように設計するかを理解できるようになります。 学習内容: - 大規模言語モデル（LLMs）の基本的なアーキテクチャとトレーニングプロセスを理解する。 - 効果的なプロンプトエンジニアリング技術を適用し、モデルの動作を誘導し、出力を最適化する。 - Retrieval-Augmented Generation (RAG) ワークフローを構成し、LLMsを外部データソースと接続する。 - ベクトルデータベースを利用して、セマンティック埋め込みを効率的に保存および取得する。 - アプリケーションの品質を確保するために、基本的なLLM評価および監視戦略を実装する。 - 生成AI APIを統合した、安全でスケーラブルなアプリケーションアーキテクチャを設計する。 このコースは、必須の用語とトランスフォーマーアーキテクチャの仕組みから始まり、API統合、プロンプト設計、高度な検索パターンへと進みます。明確な文章による説明と実践的なコード例を通じて、段階的に理解を深めていきます。 このコースは、生成AIエンジニアリングを初めて学ぶソフトウェア開発者、プロダクトマネージャー、およびテクノロジー愛好家向けに設計されています。機械学習の事前の経験は必要ありませんが、プログラミングの概念を基本的な理解していると役立ちます。 今すぐ学習を始め、次世代のインテリジェントなアプリケーションの構築に着手しましょう。