生成AIの力で研究開発を変革：

自然言語処理や生成AI・大規模言語モデルの基礎から応用までの全体像を理解する！

自然言語処理の基礎と生成AI・

大規模言語モデルの研究開発への活用

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

生成AIの進化とその活用は、AI技術の中でも最も注目される分野となっています。特に、昨年発表されたChatGPTの登場以降、この分野の発展は急速に進行しています。自然言語処理技術は、化学実験や材料開発をはじめとする多岐にわたる領域で新しい可能性を生み出しています。従来、自然言語処理は特許、文献、報告書からの情報収集や、重要文書の抽出、要約、分類などのタスクに中心的に活用されていましたが、生成AIの登場により、これらのタスクの効率化に留まらず、新しい化合物の提案や材料の特性予測といったより高度な用途での応用が増えてきています。
プロンプトエンジニアリングも、生成AIの能力を最大限に引き出すための欠かせないテクニックとなっています。

本セミナーでは、自然言語処理の基礎から始め、実験現場での具体的な応用に焦点を当てつつ、古典的手法から生成AI・大規模言語モデルといった最新技術までの活用法を紹介します。

尚、生成AI周りの技術変遷は激しく、1，2カ月でそれまでの技術が陳腐化する可能性もあります。講義では、その時点での最新動向をふまえ解説する予定です。

◆習得できる知識

• 自然言語処理、生成AI・大規模言語モデル全般の基礎知識
• 研究開発などに向けた自然言語処理、生成AI・大規模言語モデルの具体的な導入並びに応用

◆受講対象

• 自然言語処理、生成AI・大規模言語モデル全般の基礎知識を得たい方
• 生物・化学といった分野に限らず、生成AI、プロンプトエンジニアリングを実験現場や実務で活用したいと考えている方

◆キーワード

ジェネレーティブAI,人工知能,深層学習,AI,WEBセミナー,オンライン

担当講師

信州大学　工学部　特任准教授
大阪大学　基礎工学研究科　招聘教授
博士（工学）　向田 志保　氏

【専門】
情報科学、マテリアルDX（マテリアルズ・インフォマティクス）、生物工学
【略歴】
2007年大阪大学工学研究科で博士号を取得。同年、東レに勤務。
2014年から2017年まで国立遺伝学研究所にて遺伝子の解析やデータベースに関する研究に従事。
2017年から三井化学にてマテリアルズ・インフォマティクスやAIの研究に従事し、現在は、DX技術全般に携わっている。
2022年より信州大学特任准教授。
2023年より大阪大学基礎工学研究科招聘教授。

セミナープログラム（予定）

１．自然言語処理の基礎と従来型の手法
1-1　自然言語処理の歴史的背景と発展
1-2　基本的な自然言語処理技術（形態素解析、構文解析、意味解析）
1-3　従来型自然言語処理のアプローチ（規則ベース、統計ベース）
1-4　研究開発での従来型NLPの活用例

２．大規模言語モデルと生成AI
2-1　大規模言語モデル（LLM）の概要
2-2　ChatGPT、GPT-3、GPT-4の紹介
2-3　生成AIのリスクと管理

３．生成AIの導入方法
3-1　生成AIモデルの選択と導入
3-2　APIとオープンソースモデルの利用
3-3　人財育成

４．研究開発での自然言語処理と生成AIの活用事例
4-1　特許調査・分類の自動化
4-2　化学・生物分野での応用
4-3　材料特性予測と化学反応の予測

５．プロンプトエンジニアリングと生成AIの最適活用
5-1　プロンプトエンジニアリングの基礎
5-2　生成AIのベストプラクティス（ファインチューニング）と評価方法
5-3　RAGモデルの活用とその効果

６．生成AIの未来：研究開発・実験現場におけるさらなる応用と展望
6-1　技術進化の予測と応用領域
6-2　安全性と信頼性の確保

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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備考

• 資料付【PDF配布】

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
  無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

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