生成AIは急速に進化し、ビジネスの様々な分野で活用されつつあります。しかし、多くの企業ではその潜在力を十分に引き出せていないのが現状です。
弊社の研修事業は 1 ヶ月のうち平日 4 回、1 回 2 時間で行い、 個々人の自己学習をベースに学習いただきます、そのため普段の業務に影響を与えずに研修を施行することが可能です
各役割に合わせて最適化された研修ステップを用意しています。エンジニア、リーダー、デザイナーそれぞれのニーズに応じた段階的な学習プログラムで、生成AIスキルを効果的に習得できます。
生成AIの基本概念と歴史的発展（講義: 60分）
機械学習から深層学習、生成AIまでの流れ
主要な生成AIモデル（GAN、VAE、Transformer）の概要
大規模言語モデル（LLM）の仕組みと特徴（講義: 45 分）
Transformer アーキテクチャの解説
GPT、BERT、T5 などの代表的な LLM の比較
Python・TensorFlow・PyTorch 基礎ハンズオン（実習: 90 分）
環境設定とライブラリのインストール
簡単な画像分類タスクの実装
プロンプトエンジニアリングの基本原則（講義: 60 分）
効果的なプロンプト設計の技術
よくある失敗とその回避方法
OpenAI API の活用方法（講義＋デモ: 45 分）
API 利用の基本フロー
主要なパラメータと調整方法
チャットボット開発ハンズオン（実習: 90 分）
Flask/Streamlit を使用した簡単な Web アプリケーションの構築
OpenAI API との連携実装
転移学習とファインチューニングの理論（講義: 60 分）
事前学習済みモデルの活用方法
ドメイン特化型モデルの作成プロセス
HuggingFace の活用と最適化技術（講義＋デモ: 60 分）
Transformers ライブラリの使用方法
モデルの最適化テクニック（量子化、蒸留など）
実際の業務データを用いたファインチューニング演習（実習: 75 分）
サンプルデータセットを使用したモデル調整
精度評価と改善策の議論
AI プロジェクトの企画・立案方法（講義: 45 分）
プロジェクトスコープの定義
リソース見積もりと計画立案のコツ
成功事例と失敗事例の分析（ケーススタディ: 60 分）
実際の企業における AI 導入事例の紹介
グループディスカッションによる要因分析
プロジェクト企画書作成ワークショップ（実習: 90 分）
グループワークによるミニプロジェクトの企画立案
相互フィードバックセッション
研修開始日の7日前までのキャンセルは無料です。それ以降のキャンセルには料金の50%が発生します。
オンライン研修は全国どこでも可能です。オフライン研修は東京、大阪、名古屋、福岡を中心に対応しています。
当社の生成AI研修プログラムは、最新の技術動向と実践的なスキル習得に焦点を当てています。他社のプログラムとは一線を画す、独自の特徴を持っています。
