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AI大モデルを落地させる: RAG-Agent開発と業界プロジェクト実戦の完全ガイド!
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このコースは初心者に適するだけでなく,経験のある開発者のAIアプリケーション能力をさらに高めるのにも役立ちます.モジュール化,Agent設計,Embedding技術などの重要知識を通じて,実際のプロジェクトでAI大モデルの技術的細部と実戦テクニックを素早く掌握させます.
1. AI大モデルとRAG技術入門
- 人工知能の基礎
人工知能の基本概念を理解し,大モデルの進化ツリーから始め,AI技術の分類と発展経路を掌握します. - RAG技術の原理と実践
RAG技術の核心原理を深く学び,実際の事例を通じて手を動かして実践し,RAG技術を素早く習得します.
2. Embeddingとファインチューニング技術の深掘り
- Embeddingの原理と訓練
Embedding技術の核心を掌握し,Word2Vec,CBOWなどの古典モデルを理解し,Embeddingモデルの訓練とファインチューニング方法を学びます. - ファインチューニング用データセットの準備
このレッスンでは,ファインチューニング用データセットの準備方法を教え,SFT継続事前訓練と選好最適化のテクニックを紹介します.
3. Advanced RAGとマルチAgentアーキテクチャ
- 高度なRAG技術
階層インデックス,文ウィンドウ,サブクエリなど,RAGの高度な技術を理解し,検索効率と正確性を高めます. - LanggraphマルチAgentアーキテクチャ
マルチAgentシステムで協調とスマート処理を実現する方法を学びます.これは複雑な問題の解決に極めて重要です.
4. プロジェクト実戦と事例分析
- LangchainとAutoGenのプロジェクト実戦
実際の事例を通じて,Langchainプロジェクトの原理とAutoGenの使い方を学び,プロジェクト開発能力を高めます. - 業界応用とRAG落地の経験
RAG技術が実際の業界でどう応用されるか,技術の落地から実践の心得までを理解し,企業でAI技術の実施を推進します.
5. ベクトルデータベースと類似性検索
- ベクトルデータベースの選定と応用
この部分では,適切なベクトルデータベースの選び方を学び,類似性検索の基本アルゴリズムと実際の応用を理解します. - RAGの評価と最適化
RAGモデルのパフォーマンスを評価する方法を学び,効率的な最適化テクニックを掌握し,実際の応用で優秀なパフォーマンスを確保します.
このコースを通じて,理論から実践までの全方位的なAI大モデル技術を掌握し,職業上の競争力を高めます.AI業界に入りたい方も,現在の仕事でAI技術を応用したい方も,このコースは堅固な技術基盤と実戦経験を提供します.
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