Generative AI Engineering with Databricks - Japanese
このコースは、最新かつ最も一般的なフレームワークとDatabricksの機能を使用してGenerative AIアプリケーションを構築したいデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、その他のデータ実務家を対象としています。
以下では、このコースに含まれる4つのモジュール（4時間）について説明します。
Generative AI Solution Development:（ジェネレーティブAIソリューション開発）： このコースでは、RAG（retrieval-augmented generation）メソッドを使用したコンテキスト生成AIソリューションを紹介します。まず、Mosaic AI Playgroundを使って、RAGアーキテクチャとコンテキスト情報の重要性を紹介します。次に、Generative AIソリューションのためにデータを準備する方法を紹介し、このプロセスとRAGアーキテクチャの構築を結びつけます。最後に、コンテキスト埋め込み、ベクター、ベクターデータベース、Mosaic AI Vector Searchの活用に関する概念を探ります。
Generative AI Application Development： 多段階推論LLMチェーンとエージェントを使用した高度なLLMアプリケーションを構築するための情報と実践的な経験が必要ですか？このモジュールでは、まず問題を構成要素に分解し、ビジネスユースケースを強化するために各ステップに最適なモデルを選択する方法を学びます。続いて、LangChainとHuggingFaceトランスフォーマーを利用して多段推論チェーンを構築する方法を紹介します。最後に、エージェントを紹介し、Databricks上で生成モデルを使用した自律エージェントを設計します。
Generative AI Application Evaluation and Governance： ジェネレーティブAIシステムの評価とガバナンスについて学びます。まず、評価とガバナンス/セキュリティシステムを構築する意味と動機を探ります。次に、評価およびガバナンスシステムをDatabricks Data Intelligence Platformに接続します。第三に、特定のコンポーネントやアプリケーションの種類に応じた様々な評価手法を学びます。最後に、パフォーマンスとコストに関するAIシステム全体の評価の分析でコースを締めくくります。
Generative AI Application Deployment and Monitoring： ジェネレーティブAIアプリケーションの展開、運用、監視の方法を学ぶ準備はできていますか？このモジュールでは、Model Servingのようなツールを使用したジェネレーティブAIアプリケーションのデプロイのスキルを習得します。また、ベストプラクティスと推奨されるアーキテクチャに従ってGenerative AIアプリケーションを運用する方法についても説明します。最後に、Lakehouse Monitoringを使用してジェネレーティブAIアプリケーションとそのコンポーネントを監視する方法について説明します。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
このコンテンツは以下のようなスキル、知識、能力のある受講者向けに開発されています。
生成 AI の基礎
Databricks Machine Learning の開始
Outline
1 日目
生成 AI と LLM
自然言語処理の入門
Databricks と LLM
LLM アプリケーション
検索拡張生成
マルチステージ推論
2 日目
LLM のファインチューニング
LLM の評価
社会と LLM
LLMOps
Upcoming Public Classes
Date | Time | Language | Price |
|---|---|---|---|
Jun 18 - 19 | 09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo) | Japanese | $1500.00 |
Jul 22 - 23 | 09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo) | Japanese | $1500.00 |
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