#Fine-tuning

AI エージェント エンジニアリングに関する包括的なコース — Python と ML の基礎、NLP と LLM (LLaMA、Mistral、Qwen、Phi)、Vector DB を使用した RAG (FAISS、Milvus、Pinecone) から、LangChain、LlamaIndex、CrewAI、LangGraph を使用した AI エージェント システムの構築まで。微調整、迅速なエンジニアリング、ツール呼び出し、マルチエージェントを実践します。 FastAPI、Docker、マイクロサービス、MLOps、CI/CD を使用して本番環境を AWS/Azure/GCP にデプロイします。大手テクノロジー企業の AI/ML エンジニアの採用要件を完全に満たします。

大規模言語モデルの微調整に関する包括的なコース - Google Gemini/Vertex AI、OpenAI、オープンソース (LoRA/QLoRA) での微調整、データ準備、微調整のタイミングについて説明します。ファインチューニングと RAG、モデルの評価方法、実稼働環境のデプロイメントを比較します。実際のコストを計算します。

人工知能と大規模言語モデルに関する包括的なコース - ニューラル ネットワーク プラットフォーム、Transformer アーキテクチャから、微調整、RAG、AI エージェント、本番環境への展開まで。 Python、PyTorch、LLM API を実践的に学びます。