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LLMマスター講座: ChatGPT, Gemini, Claude, Llama3, OpenAI & APIs
Basics to AI-Agents: OpenAI API, Gemini API, Open-source LLMs, GPT-4o, RAG, LangChain Apps, Colab, Prompt Engineering
- コースの説明
- カリキュラム
- よくある質問
- 評価
【PR】このコンテンツはUdemy上で視聴できます。以下Udemyからの抜粋となります。
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大規模言語モデル（LLM）が私たちの世界をどう変えているか、考えたことはありますか？
「AIがあなたの仕事を奪うのではありません。AIを使いこなせる人があなたの仕事を奪うかもしれません。」
― リチャード・ボールドウィン
データ分析からチャットボット開発まで、AIの可能性を最大限に引き出す準備はできていますか？
そんなあなたにぴったりなのが、このコースです！
コース概要
「LLMマスタリー：ChatGPT、Gemini、Claude、Llama3、OpenAI & API活用術」では、最新のAI技術を徹底的に学びます。基礎から応用まで、実践的なスキルを身につけ、AI革命の最前線に立つことができます。
対象者
- プログラマー
- データサイエンティスト
- AI技術に興味がある方
- 最新技術でキャリアアップを目指す方
カリキュラム
1. LLMの基礎知識
- LLMの仕組み：パラメータ、重み、推論、ニューラルネットワーク
- Transformerアーキテクチャの詳細
- ファインチューニングと強化学習（RLHF）の実践
2. 最新技術と将来展望
- LLMのスケーリング法則
- マルチモーダル処理：テキストと画像の融合
- AIの未来：可能性と課題
3. 実践的スキル
- システム思考によるAI開発
- 性能最適化テクニック
- セキュリティ対策
4. プロンプトエンジニアリング
- 高度なプロンプト技法
- LLMのカスタマイズと個人化
- 長期記憶機能の実装
5. API活用
- OpenAI、Google、Anthropicなどの主要APIの使い方
- Microsoft CopilotとGitHub Copilotの活用法
6. AIアプリ開発実践
- Google Colabを使ったAPI連携
- 様々なフレームワークでのAIエージェント開発
- オープンソースLLMの活用
7. 最新ツールと技術
- Microsoft Autogen、CrewAI、LangChainなどの最新ツール
- ベクトルデータベースとRAGの実装
- Zapier連携でのワークフロー自動化
8. 倫理とセキュリティ
- AI開発における倫理的考慮事項
- LLMのセキュリティ対策
- 個人情報保護とAIの関係
受講のメリット
- 最新のAI技術を体系的に学べる
- 実践的なスキルが身につく
- AIを活用した問題解決力が向上
- キャリアアップのチャンス
- 未来の技術トレンドを先取り
さいごに
AIの進化は止まりません。このコースで最新技術をマスターし、未来を切り開く力を手に入れましょう。AI時代のリーダーになるための第一歩を、今ここから始めませんか？
今すぐ申し込んで、AIマスターへの道を歩み始めましょう！
How LLMs Work: Parameters, Weights, Inference, Neural Networks & More
Additional Capabilities of LLMs & Future Developments
-
6
What This Section Is About? -
7
An LLM Consists of Only Two Files Parameter File and a Few Lines of Code
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8
How Are the Parameters Created Pretraining (Initial Training of the LLM)
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9
What Is a Neural Network and how it works?
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10
How a Neural Network Works in an LLM with Tokens
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11
The Transformer Architecture Is Not Fully Understood (Yet?)
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12
Other Possibilities of the Transformer Architecture: Mixture of Experts Explaied
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13
After Pretraining Comes Finetuning: The Assistant Model Is Created
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14
The Final Step: Reinforcement Learning (RLHF)
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15
LLM Scaling Laws: To Improve LLM, We Only Need Two Things, GPU & Data
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16
Review: What Have You Learned So Far
Prompt Engineering: Effective Use of LLMs in the Standard Interface
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17
What This Section Is About
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18
LLMs Can Use Various Tools, Like Calculators, Python Libraries, etc.
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19
Multimodality, Visual Processing (Vision), and Image Recognition
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20
Multimodality with Language Like in the Movie "Her"
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21
What Could Happen in the Future? Systems Thinking! [Thinking Fast and Slow]
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22
Self-Improvement Inspired by AlphaGo
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23
Further Ways to Improve LLMs: Prompts, RAG, Customization/System Prompts
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24
LLMs as the New Operating System: What the Future Could Look Like
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25
Review: What Have You Learned in This Section
LLM Customization: System Prompts, Memory, RAG & Creating Expert Models or GPTs
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26
What This Section Is About and the Interface of LLMs
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27
What is the Token Limit and why is it important
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28
Why Is Prompt Engineering Important? An Example!
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29
Prompt Engineering Basics: Semantic Association
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30
Prompt Engineering for LLMs: The Simplest Strategies (Structured Prompts)
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31
3 Important "hacks" for Prompt Engineering and the Instruction Pormpting
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32
Role Prompting in ChatGPT and other LLMs
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33
Shot Prompting: Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot
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34
Reverse Prompt Engineering and the "OK" Trick
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35
Chain of Thought Prompting: Step by Step to the Goal
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36
Tree of Thoughts (ToT) Prompting
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37
The Combination of Prompting Concepts
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38
Real-World Use Cases for Large Language Models
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39
Review and a bit of Homework
Closed-Source LLMs: An Overview of Available Models and how to use them
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40
What This Section Is About
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41
The Simplest Form of Personalization: ChatGPT Memory
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42
Customization Through System Prompts and Custom Instructions
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43
In-Context Learning: Short-Term Memory as Simple as Possible
-
44
In-Context Learning: "The Short-Term Memory" but Efficient with SPR
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45
Embeddings and Vector Databases for RAG: A Detailed Explanation
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46
Long-Term Memory with RAG: As Simple as Possible with GPTs & RAG
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47
The GPT Store: Everything You Need to Know & Testing of GPTs for Code, PDFs & YT
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48
Three ways to make Money with GPTs
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49
First: You need a Builder Profile to generate Leads from GPTs
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50
Create a GPT with Knowledge that can generate Leads and makes Upsells
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51
What is a API?
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52
Zapier Actions in GPTs: Automate Gmail, Google Docs, & more with the Zapir API
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53
How to Integrate Every API in your GPT
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54
Summary: What You Have Learned in This Section
APIs of Closed-Source LLMs
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55
Open-Source vs. Closed-Source LLMs
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56
What is the difference: Parameters, Architecture, Pretraining size & more
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57
Google Gemini in the Standard Interface: Everything you need to know
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58
Google Labs with NotebookLM: The Best Method to Learn Books
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59
Claude by Anthropic: An Overview
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60
The Leading Companies Are OpenAI, Google & Anthropic: Many Are Building on Them
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61
Perplexity: Advantages and Disadvantages, and Applications
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62
Poe, The Versatile All-in-One Platform
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63
What is the Microsoft Copilot: How it works and is my Data Save?
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64
Using Microsoft Copilot in the Web Interface
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65
Microsoft Copilot PCs
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66
Microsoft 365: Differences Between Free and Paid Subscription
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67
The Right Copilot Subscription and a Free Alternative.
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68
Copilot in Microsoft Word: Write Faster Than Ever
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69
Copilot in Microsoft PowerPoint: The Quick Presentation
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70
Copilot in Microsoft Outlook: Write and Reply to Your Emails Faster
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71
Copilot in Microsoft Excel: Big Possibilities but Still a Bit Early
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72
Microsoft Copilot GPT: Create your own personalized ChatBots
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73
GitHub Copilot: The AI Solution for Programmers
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74
Conclusion on Microsoft Copilot
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75
Review of the Closed-Source LLMs
Open-Source LLMs: Available Models and Their Use in the Claude & Locally
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76
What Is This About? APIs of Closed-Source LLMs
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77
Overview of the OpenAI API
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78
Pricing Models of the OpenAI API
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79
Important: OpenAI Playground overview and Billing Account
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80
The OpenAI Playgroundin action
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81
The Google Gemini API: Video Analysis and Other Features
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82
The Anthropic API for the Claude Models
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83
Summary of the Closed-Source APIs
コース教材にはどのくらいの期間アクセスできますか？
講義資料は無期限で視聴・復習が可能です。オンデマンド配信のような形でいつでもアクセスできます。
外出先でもコースを受講できますか？
もちろんです！インターネット接続があれば、いつでもどこでも、どのデバイスからでもUdemyのコースにアクセスできます。オフラインでも学習したい方のために、一部の講師は講義のダウンロードを許可しています。ただし、これは講師の判断によるものなので、講師と良好な関係を築いておくと良いでしょう！
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コース詳細
動画
19 時間
レベル
中級
講義
3
修了証
コース要件
対象ユーザー
- 新しい知識を得たい方、LLMについて深く理解したい全ての方
- 業務の効率化やコスト削減を目指す経営者・起業家の方
- AI技術に興味があり、自分でモデルを構築してみたい個人の方
人気のコース
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