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人工知能を日常の仕事に自信を持って使うために，大規模言語モデルとプロンプトエンジニアリングの核となる概念を学ぶ。
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テキスト，画像，コードを生成するために，人工知能と効果的にコミュニケーションする初心者のためのステップバイステップガイドである。
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PythonとAWSを用いて、プロンプトエンジニアリング、生成モデル、自律エージェントを習得しながら知的システムを構築します。
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プロンプトエンジニアリング，検索増強生成（ＲＡＧ），及びＡＩエージェントを用いた知的アプリケーションの作成のための初心者ガイド。
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Pythonを用いてデータサイエンス、古典的機械学習、現代的な生成的AIの堅牢な基盤を構築し、知的なデータ駆動型アプリケーションを設計します。
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テキスト，画像，音声生成モデルをアプリケーションに統合する初心者向けのガイド。
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人工知能を使って、テキストを書き込む、日常の作業を自動化する、技術的な経験がないのに素晴らしい画像を作成する方法を学びます。
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ＬａｎｇＣｈａｉｎとＨｕｇｇｉｎｇ Ｆａｃｅを用いて，知的アプリケーションとＲＡＧパイプラインを設計，ビルド，最適化する方法を，絶対的な基礎から学ぶ。
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LangChain、LangGraph、ベクトルデータベース、および最新のPythonワークフローを使用して、知的アプリケーションをビルドし、デプロイします。
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構造化フレームワークを用いてプロンプトを設計し，最適化し，評価し，大規模言語モデルから信頼性の高い高品質の出力を得る方法を学ぶ。
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技術的な経験がなくても、ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusionなどのツールを活用して、書き込み、デザイン、メディアワークフローを自動化する方法を学びます。
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スマートＬＬＭアプリケーション，カスタムＱＡチャットボット，およびＰｙｔｈｏｎ，ＬａｎｇＣｈａｉｎ，Ｐｉｎｅｃｏｎｅベクトルデータベースを用いた検索増強生成システムを開発する。
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現代のＬＬＭオーケストラフレームワークを用いて，高度な検索増強生成システムと自律的ＡＩエージェントを構築，最適化，展開する。
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構造化された書き込みガイドと実用的なコードベースのプロジェクトを通して、GPTテキスト生成、埋め込み、および画像生成をPythonアプリケーションに統合する方法を学びます。
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知的言語モデル，プロンプトパイプライン，ベクトルデータベースを設計し，現代のソフトウェアアプリケーションに統合する方法を学ぶ。
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信頼性の高いコンテキスト認識型AIアプリケーションを構築するために、大規模言語モデルを外部データソースに接続する技術を習得します。
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従来のＪａｖａ開発から，Ｓｐｒｉｎｇ ＡＩ，ベクトルデータベース，Ｓｐｒｉｎｇ Ｂｕｏｔの検索増強生成をマスターすることにより，ＡＩエンジニアリングへの移行を行った。
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Pythonを用いて、大規模言語モデルを活用してデータパイプラインを自動化し、SQLを生成し、非構造化テキストから洞察を抽出する方法を学ぶ。
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効果的なプロンプトの書き方と現代的なAIワークフローの理解を学びながら、人工知能、機械学習、大規模言語モデルの謎を解く。
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プライベートなLLMを実行し、カスタムのRAGアプリケーションを構築し、PythonとOllamaを使って自分のハードウェア上でモデルを微調整することで、ローカルのAI開発をマスターする。
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明確な書面ガイドを通じてタスクを自動化し，ワークフローを効率化するために，テーラードされたＡＩアシスタントを設計し，設定する方法を学ぶ。
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安全かつ倫理的に，生成的ＡＩツールを用いて，文書の草案作成，契約の分析，法的研究の加速を行うための即時エンジニアリング技術を習得する。
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ＬＬＭのメカニズムを探求し，訓練，微調整，即時エンジニアリングの明確な説明を通じて，ＬＬＭがどのように産業を変革しているかを学ぶ。
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生成モデルの核となる原理，倫理的枠組み，実用的応用を非技術的な方法で理解する。
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