~ LLMの仕組みとマルチモーダルLLM、Self-RAG/CRAG/GraphRAG、構造化技術による文書構造化の実例 ~
・非構造化データをAIが理解可能なデータに変換する構造化技術を修得し、蓄積されたデータのナレッジ化へ応用するための講座
・従来のRAGでは難しかった文書の意味構造理解を可能にし、回答精度を大幅に向上させる「構造化AI」技術を修得し、システム開発へ応用しよう!
・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
~ LLMの仕組みとマルチモーダルLLM、Self-RAG/CRAG/GraphRAG、構造化技術による文書構造化の実例 ~
・非構造化データをAIが理解可能なデータに変換する構造化技術を修得し、蓄積されたデータのナレッジ化へ応用するための講座
・従来のRAGでは難しかった文書の意味構造理解を可能にし、回答精度を大幅に向上させる「構造化AI」技術を修得し、システム開発へ応用しよう!
・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
生成AIは急速に発展し、GPT-o1 や Claude、Gemini をはじめとする大規模言語モデル(LLM)、そして画像・音声・動画を扱うマルチモーダルAIなど、多様な技術が実務レベルに到達しつつあります。
しかし、企業における活用は必ずしも順調とはいえず、その最大の原因の一つが「社内に蓄積された非構造化データを AI が十分に理解できない」点にあります。
本セミナーでは、AI・LLM・RAG(検索拡張生成)の基礎から最新動向までを体系的に整理し、生成AI導入で生じやすい課題を整理し、どのような視点で取り組んでいくべきかを理解できるように解説します。 特に、従来のRAGでは難しかった文書の意味構造理解を可能にし、回答精度を大幅に向上させる「構造化AI」について、仕組み・アーキテクチャ・評価結果を具体的に紹介します。生成AIの導入や社内データ活用を成功させるための実践的な知識を得たい方に、役立つ内容となっています。
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン、研究開発・商品開発・ ビジネススキル |
| 受講対象者 |
・生成AIやLLM・RAGの仕組みに興味があり、全体像を体系的に理解したい方 ・若手の技術者・研究者で、生成AIの基礎から体系的に学びたい方 ・DX推進部門、情報システム部門、企画部門で生成AI活用を検討している方 ・RAG(検索拡張生成)や社内専用ChatGPTの構築を検討している方 ・社内ナレッジ(PDF、マニュアル、手順書等)の活用に課題を抱える方 |
| 予備知識 |
・必須となる予備知識はありません ・数式や高度なプログラミングの理解を前提とせず、AIの基礎から丁寧に説明します ただし、以下のような基本用語への軽い理解があれば、よりスムーズに理解できます ・AI/機械学習/ディープラーニングの大まかな概念 ・ChatGPT などの生成AIを利用した経験 ・PDF・社内文書などのデータ活用に関する課題意識 ・初学者から中級者まで幅広く受講いただける内容となっています |
| 修得知識 |
・生成AI・LLM・マルチモーダルAIの最新動向と原理を体系的に理解できる ・RAG(検索拡張生成)の仕組み・限界・成功のポイントを、現場で直面しやすい課題とともに理解できる ・チャンク分割や検索の課題を通じて、回答精度を高めるうえで重要なポイントを学べる ・非構造化データをAIが理解可能なデータに変換する「構造化AI」の全体像を習得できる ・自社で生成AI活用を進める際に押さえるべきポイント(データ準備・アーキテクチャ設計・運用方針)を考えるための手がかりを得られる |
| プログラム |
1.生成AIの全体像と最新トピック 2.AI・機械学習・深層学習の基礎 3.LLMの仕組みと現在地+マルチモーダルLLM 4.生成AIを「使える知性」にするRAGとエージェント 5.非構造化データの構造化技術とナレッジデータ化 6.まとめ・Q&A |
| キーワード | 推論AI エージェントAI マルチモーダルAI ニューラルネット Transformer マルチモーダルLLM RAG ベクトル検索 ハイブリッド検索 非構造化データ |
| タグ | AI・機械学習、統計・データ解析、業務改善、ソフト教育、ITサービス |
| 受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日