カリキュラム
LLMサービス開発
プロンプト設計・調整によるLLM出力の精度向上や、RAG開発のスキルを習得し、LLMを活用したAI搭載のWebサービスやシステムを開発・運用できるエンジニアを育成します。
カリキュラム内容
4講義を1サイクルとし、第1サイクルを2025年5月〜7月の隔週平日夜に開催予定です。8月以降も繰り返し開催していきます。
- 【第1回】AIエンジニアへのロードマップ基礎編
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- AIやLLMの概要(仕組み・歴史・進化、最新トレンド)
- 主要なLLMツール一覧と比較(OpenAI API、Claude、Mistral、Google Geminiなど)、実演:PlaygroundやAPIの利用方法
- プロンプトの基礎とテクニック(Zero-shot / Few-shot / CoTなどのチューニング手法)
- 【第2回】AI駆動開発の実践実践編
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- AIを活用したコーディング補助の具体例(コード補完 / リファクタリング / バグ修正)
- AGitHub CopilotやCursorなどのAIツールを用いた実践
- Aプロンプトを使ったコーディング最適化、ハンズオン:プロンプトでAPI実装を自動化
※後日、録画配信となります
- 【第3回】LLM APIとRAGを活用した開発実践編
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- OpenAI APIの基本操作、ハンズオン:APIを使ったコード生成
- RAG(Retrieval-Augmented Generation)の概要とハンズオン、RAGを活用した検索エンジンの作成
- RAGを用いたアプリケーション開発、AI駆動開発+RAGでChatbotアプリを構築
※後日、録画配信となります
- 【第4回】RAGの精度向上実践編
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- RAGのフロー全体と精度向上アプローチ
- オンプレ・クラウドにおけるRAG実装方法の整理
- ハンズオン:実プロジェクトを題材にしたRAGの精度向上
※後日、録画配信となります