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金融セミナーのセミナーインフォ > 過去のセミナー > 【長期配信】生成AIの歩き方：モデル、アプリケーション、実装
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【長期配信】生成AIの歩き方：モデル、アプリケーション、実装 |
本セミナーは終了致しました。
| 受講区分 | オンライン |
|---|---|
| 配信期間 | 2024-04-01（月）13:00 ～ 2025-02-28 (金）13:00 |
| 講師 |
SBIホールディングス株式会社
SBI生成AI室 プロジェクトコーディネーター 兼 SBI金融経済研究所株式会社 研究主幹 副島 豊 氏 2023年6月より現職。1990年に日本銀行に入行し、金融研究所や金融市場局、金融機構局、決済機構局、調査統計局、フランクフルト事務所などで、リスク計量クオンツ業務、市場分析、マクロプルーデンス、決済システム解析や規制・制度のデザイン、景気・経済調査に従事。金融研究所長、FinTechセンター長などを歴任。1990年代よりAIやビッグデータ解析、ネットワーク分析、人工証券市場シミュレーションなど、最新の分析手法を日本銀行に導入。代表的なレポートである金融システムレポートやマーケットレビュー（日銀レビューの前身）を創刊。決済システムの国際基準やCBDCなど国際フォーラムにも参加貢献。中央銀行DXの推進役も担う。 |
| 概要 |
本講義シリーズでは、生成AIの基盤となっている大規模自然言語モデルを学びます。 まず、自然言語処理（NLP）がニューラルネットの技術を取り込んだことで爆発的に性能を挙げたことや代表的なモデルであるRNN、LSTM、Transformerを紹介します。 次いで、GPTシリーズなど現在の代表的なモデルがTransformerの発展形としてどのように成長してきたかを紹介します。 実践編としては、企業が自社サービスに大規模言語モデルを活用する際に必要となる秘匿情報をどのように学習させたり回答に活用するかをモデル面とインフラ面から解説します。 具体的にはRAGと呼称される技法とFine-tuningの比較を行います。最後に、OpenAIの環境を使ったデモと自分で実際にやってみる場合の環境セットアップの仕方を紹介します。 |
|---|---|
| セミナー詳細 |
Part1. 大規模言語モデルの発展 （１）大規模言語モデルとは （２）基礎となるニューラルネットの仕組み （３）言語の数値化、word2vec Part2. 大規模言語モデルの事例 （１）RNN：Recurrent Neural Network （２）LSTM：Long Short-Term Memory （３）Transformer、Attention機構 Part3. 大規模言語モデルの急激な進化 （１）現在の代表的な大規模言語モデル （２）３つのスケール測の発見と開発方針 （３）モデルの学習方法や用途に関する技法発展 （４）RAGとFine-tuning Part4. OpenAIのGPTを用いた実践 （１）環境設定、アカウントの取得 （２）APIからGPTを動かす （３）LangChainを用いたシステム化 |
| 補足事項 |
■開催形式：長期配信（配信期間内は土日祝を含めいつでも何度でも視聴可能です） ■講義時間：約3時間15分 ■視聴案内：お申し込み後3営業日以内に「視聴に関するご案内・視聴URL」をお送りします。 ■支払期限：お申し込みから1か月以内にお支払いをお願いいたします。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ※配信画面の録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください。 ※アプリからID・Passを入力してのご視聴はいただけません。 アクセス制限がある場合は、個人所有の端末等でご視聴をお願いします。 ※ご使用PC、ネットワークにかかるセキュリティ制限がある場合、事前に社内ご担当部署等にご確認をお願いします。 ※講師との名刺交換は承っておりません。 ※講師へのご質問は、ご送付する資料に記載の講師連絡先へ直接ご連絡ください。 【受講証明書発行可能】 社内申請やCPE単位申請のため「受講証明書」が必要な方は受講後に発行が可能です。動画をご視聴後にご連絡ください。（※CPE単位申請にご利用の際は、申請条件についてご自身で事前確認をお願いします。弊社で単位取得を保証するものではございません。） |
| キャンセル ポリシー |
※お申し込み後のキャンセルはお受けできませんのでご了承ください。 ※イベント提供期間に視聴されなかった場合においても受講料のお支払が発生いたします。 ※受講料をお支払いただいた方におかれましても、イベント提供期間外の動画提供ならびにご視聴は不可となっております。 |
| カテゴリ | リバイバル配信セミナー 事業戦略 AI・デジタル関連 |
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