講義内容
| テーマ | 内容 | 目標 |
|---|---|---|
| 1.生成AIの概要 |
生成AIの概要 自然言語処理の概要 大規模言語モデル(LLM)の概要 画像生成の概要 業務活用事例 AIによる業務の変化 |
生成AIの基本概念や技術的背景について体系的に理解し、関連技術との関係性を把握する。 |
| 2.生成AIの技術とツール |
LLMの学習方法 LLMの性能評価 生成AIを活かすための周辺技術 RAG概要 AIエージェント概要 主要生成AIツール |
生成AIに関連する周辺技術やツール、評価指標を学び、各分野における活用の可能性を具体的に理解する。 |
| 3.プロンプト設計 |
プロンプト設計の概要 プロンプト設計の応用手法 画像生成のプロンプトエンジニアリング |
プロンプト設計の基礎と応用を学び、生成AIを効果的にビジネスに活用するための実践的スキルを習得する。 |
| 4.生成AIのリスクとガバナンス |
AI倫理・信頼原則 AIリスクの識別と理解 情報管理と利用ルール AIガバナンスと運用 制度動向を踏まえたAI運用設計 |
生成AIの活用に伴う倫理的・社会的リスクを理解し、安全かつ責任ある利用のための視点を養う。 |
前提知識
特になし。
その他
特になし。
