ChatGPT基礎
ChatGPT基礎：生成AI実践講座
Overview
- DL4E - ディープラーニング基礎講座とは
活用事例
ChatGPTや生成AIを取り入れ
業務効率化を目指す
文章作成の効率化 ChatGPTを使ってメール、報告書、プレゼン資料を短時間で作成し、業務のスピードを向上。
会議準備のサポート プレゼン内容の確認や想定質問の作成、改善点の提案を通じて、重要な会議に向けた準備を円滑化。
プログラミングのサポート コードのバグ修正やアルゴリズムの理解を生成AIが支援し、非エンジニア、エンジニア問わず負担を軽減。
業務フロー改善 Chain-of-Thought設計を活用し、複雑な業務フローを段階的に整理・最適化し、効率化を実現。
講座概要
ChatGPTや生成AIの基礎知識から、プロンプト設計や応用的な活用法までを体系的に学び、生成AIを「使える」から「使いこなせる」へと引き上げるスキルを習得します。
Zero-shotやFew-shot、Chain-of-Thoughtなどの高度な設計技術、MarkdownやHTML形式の出力活用など、実践的な内容を通じてAI活用の幅を広げる入門講座です。
カテゴリ | ビジネス力 |
講座名 | ChatGPT基礎：生成AI実践講座 |
講座時間 | 4時間 |
プログラミングスキル／数学 | 経験や前提知識は不要 |
Curriculum
- DL4E - ディープラーニング基礎講座とは
Step 01：入門
【 ChatGPT,LLMに関する概論 】
Prompt Engineering を学ぶ理由
AI 活用を最適化する重要性を理解する
LLM（大規模言語モデル）に関する基礎知識
日本における LLM 開発の状況
ChatGPT 使用時の注意点
Hallucination
データについての理解
Prompt Injection（プロンプト操作のリスクとその防止方法）
Step 02：操作方法／応用
【 ChatGPT,LLMに関する概論 】
ChatGPT Web アプリの基本操作
アプリケーションの操作方法とデータ管理の方法
Fine-Tuning と In-Context Learning の基礎知識
プロンプト設計の具体的手法
Zero-Shot Prompting：前提情報なしで質問を投げかける手法。
Few-Shot Prompting：少数の例を提示してモデルの出力精度を向上させる方法。
Chain-of-Thought：複雑なタスクを段階的に分割して考えさせる手法。
Plan-and-Solve：計画を立てた後に問題を解決するプロセス。
Self-Consistency：モデル出力の一貫性を高める手法。
Structured Output：出力を HTML や CSV 形式で整理する方法。