人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律、いわゆるAI新法の制定背景、必要性、法律の内容について解説します。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な歴史やベクトル検索などの技術、仕組みについて解説します。
AIエージェントの定義、構成要素、プロンプティング手法などを紹介します。
そもそもAI（人工知能）とは何なのか、いつ誰が命名したのか、などについて解説します。
LLM（大規模言語モデル）の基本的な構造、性能を支える技術、活用方法と課題について詳しく解説します。
生成AIが生成する「嘘」や「誤情報」であるハルシネーションが発生する原因、リスク、そしてその対策について解説します。
生成AIを効果的に使いこなすための技術、プロンプトエンジニアリングの基本原則、特にZero-ShotやFew-Shotプロンプティングについて解説します。
AI技術を活用する際に必須となる個人情報保護の重要性、安全なデータ取り扱い方法、リスク低減などについて解説します。
AIガイドラインで提唱されている「AI社会原則」の、基本理念や7つの社会原則など内容について解説します。
AIシステムに内在するバイアス（偏見）が発生する原因や社会的リスク、そしてバイアスを低減するための対策について解説します。
組織としてAIを安全かつ適切に制御・管理するため国内外のガイドライン動向やガバナンスの具体策について解説します。
悪用が懸念されるディープフェイクの定義やリスク、技術的対策と限界について解説します。
マルチモーダルの定義やシングルモーダルとの比較、メリット、リスクについて解説します。
生成AIが情報を処理する際の基本単位である「トークン」の概念、トークンによる制約、トークン管理について解説します。
現在世界で利用されている主要な生成AIモデル（GPT, Gemini, Claudeなど）の特徴、得意分野、違いについて比較しながら解説します。
強化学習と人間のフィードバックを組み合わせることでAIをより人間に適した応答に調整するRLHFの仕組みを解説します。
AIの開発・提供・利用を行う事業者が遵守すべき指針として策定された「AI事業者ガイドライン」の内容と、実務における留意点について解説します。
生成AIの基盤技術であるTransformerモデルの基本構造から、GPTやBERTなど主要な派生モデルがいかに進化してきたか、その技術の系譜を解説します。
生成AIパスポートの要点について模擬問題を出題します。
生成AIパスポートの要点について模擬問題を出題します。
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講座名 |
モバイック ITスキル講座 |
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受講形式 |
オンライン動画（Eラーニング） |
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受講期間 |
３ヶ月 |
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料金 |
定価： ・AI基礎講座 33,000円（税込） ・Excel講座 12,100円（税込） ・PPT講座 12,100円（税込） ・Gemini講座 39,600円（税込） ※希望者には受講修了証の発行も承ります |
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