★自社内で生成AIを開発したい、既存の生成AIの精度を上げたい方は必聴！！

★生成したデータをどのように評価するか！　具体的な活用事例を交え詳解します！

生成AIを用いた

教師データの作成・活用と精度向上のポイント

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

まず、AIの進化と学習手法、特に教師あり学習と教師なし学習の概要について説明します。次に、教師データの重要性とその現状の課題を明らかにします。ここで生成AIの役割を解説し、生成AIを用いて教師データを作成する実践的な視点を深掘りします。

初学者にもわかりやすく平易にデータ収集と生成AI活用のポイントを解説します。

生成AIの全体像とその活用事例をまずご紹介します。また、自社で生成AIを開発しようとしている企業様や、既存の生成AIの精度を上げたいと考えている方々にとって、大規模言語モデル（LLM）と画像生成におけるデータセット作成から精度向上手法、そして実際の活用例まで、生成AIについてのより深い理解を促進します。

習得できる知識

自社内での生成AI開発、既存の生成AIの精度向上、生成したデータの評価方法、教師データの重要性、生成AIと倫理、生成AI、画像系生成AI、言語系生成AI、データ収集と精度、転移学習、LLM（大規模言語モデル）、各種事例　など

担当講師

【第1部】(株)データグリッド　代表取締役CEO　岡田 侑貴 氏

【第2部】(株)LINK.A　代表取締役　太田 桂吾 氏

【第3部】FastLabel(株)　取締役　鈴木 健史 氏

セミナープログラム（予定）

（10:45～12:00）
【第1部】生成AIによる教師データの作成とその活用法
(株)データグリッド　代表取締役CEO　岡田 侑貴 氏

【講演趣旨】
この講演ではまず、AIの進化と学習手法、特に教師あり学習と教師なし学習の概要について説明します。次に、教師データの重要性とその現状の課題を明らかにします。ここで生成AIの役割を解説し、生成AIを用いて教師データを作成する実践的な視点を深掘りします。画像、テキスト、音声など、さまざまなデータタイプの生成例を取り上げ、具体的な活用事例を通じて生成AIの利点と限界を探ります。さらに、生成データの品質評価方法を紹介し、倫理的視点からの議論を取り入れます。技術的及び社会的視点からの未来展望とともに、生成AIによる教師データの活用に関するベストプラクティスを提案します。

【講演項目】
1.AIの進化と教師データの重要性

2.AIの学習方法：教師あり学習と教師なし学習

3.教師データの概要とその重要性

4.既存の教師データの課題

5.生成AIの概要

6.生成AIによる教師データの作成例：画像データ

7.生成AIによる教師データの作成例：テキストデータ

8.生成AIによる教師データの作成例：音声データ

9.生成AIによる教師データの利点と限界

10.生成AIによる教師データの品質評価方法
10-1.事例：生成AIによる教師データの活用例1
10-2.事例：生成AIによる教師データの活用例2
10-3.事例：生成AIによる教師データの活用例3

11.生成AIと倫理：問題と可能性

12.生成AIによる教師データの未来展望：技術的視点

13.生成AIによる教師データの未来展望：社会的視点

14.生成AIによる教師データの活用に関するベストプラクティス

【質疑応答】

————————————————————————-

（13:00～15:00）
【第2部】AI開発へのデータ収集と生成AI活用のポイント
(株)LINK.A　代表取締役　太田 桂吾 氏

【講演趣旨】
ChatGPTを始めとした生成AIサービスの広まりに伴い、AIの活用の機運が再度高まってきています。活用に関して、自前のデータをどのように用意し、既存のAIモデルと合わせて、どのように活用していくか、が重要となっています。そのために、生成AIの基礎となるディープラーニングの理解、およびデータの精度がAIモデルにどのような影響を及ぼすかを理解しておく必要があります。この講演は、初学者にもわかりやすく平易にデータ収集と生成AI活用のポイントを解説します。

【講演項目】
1.生成AI
1-1.生成AIとは
1-2.画像系生成AI
1-3.言語系生成AI

2.ディープラーニングの基礎
2-1.機械学習とディープラーニング
2-2.画層のベクトル化
2-3.言語のベクトル化
2-4.ディープラーニングの基本

3.データ収集と精度
3-1.どのようなデータを収集するか
3-2.精度への影響

4.生成AIを利用する
4-1.転移学習
4-2.プロンプトエンジニアリング

【質疑応答】

————————————————————————-

（15:15～16:45）
【第3部】データアプローチによる生成AIの精度向上手法および生成AIによる教師データ作成手法の紹介
FastLabel(株)　取締役　鈴木 健史 氏

【講演趣旨】
深層学習に続くAIの新潮流として注目を集めている生成AI。しかしながら、その活用や開発は未だ手探りとなっている現状があります。本講演では、その解決策として、生成AIの全体像とその活用事例をまずご紹介します。また、自社で生成AIを開発しようとしている企業様や、既存の生成AIの精度を上げたいと考えている方々にとって、大規模言語モデル（LLM）と画像生成におけるデータセット作成から精度向上手法、そして実際の活用例まで、生成AIについてのより深い理解を促進します。

【講演項目】
1.生成AIの概要

2.生成モデルと識別モデル

3.各モデルのユースケース

4.LLM（大規模言語モデル）
4-1.LLMのデータセット作成方法
4-2.LLMの精度向上アプローチ
4-3.LLMの活用事例

5.画像生成
5-1.画像生成の精度向上アプローチ
5-2.画像生成を活用した識別モデルの精度向上事例
5-3.画像生成の精度向上のための識別モデルの活用事例

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023/10/18（水）10:45~16:45

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき60,500円(消費税込･資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき55,000円(税込)〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

• Live配信セミナーの接続確認・受講手順は こちら をご確認ください。
• お申込み・お支払い方法に関するご案内はこちら をご確認ください。

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。