0. GenAI：データサイエンス修士

生成AIの入門
生成モデルの基本原理、その応用、およびデータサイエンスにおける課題解決方法を理解します。

生成モデルとLLMの評価
一貫性、関連性、事実の正確性、自動テキストメトリクスなどの基準を用いて、モデル出力の品質を評価する方法を学びます。

LLMとプロンプトエンジニアリングの基礎
言語モデルの仕組み、効果的なプロンプトの構成方法、コンテキストに応じた応答の適応方法を探求します。

生成モデルのためのデータ処理
テキスト、画像、ドキュメントを生成や検索タスクに活用するための前処理戦略を学びます。

推論、ファインチューニング、埋め込み
モデルのファインチューニング、埋め込みの利用、Few-shotやカスタムソリューションのための技術を分析します。

RAG、セマンティック検索、マルチモーダル
情報検索、文脈的推論、マルチモーダル分析を実用的なアプリケーションに統合する方法を学びます。

実践プロジェクト

請求書からExcelへの変換：
PDF請求書から重要なデータを抽出し、スプレッドシートで構造化されたレポートを生成する自動ワークフローを作成します。

文書対応の法務アシスタント：
PDF形式の法的文書を活用して法的な質問に答えるLLMベースのアシスタントを実装します。

画像の自動説明：
画像を分析し、自動説明を生成して検索や解釈を支援するモデルを設計します。

RAGによるSQLクエリ：
自然言語でデータベースを照会し、RAGを活用して結果を改善するツールを構築します。

このコースでは、理論と実践を組み合わせ、オートメーション、高度な分析、インテリジェントソリューションの構築に役立つスキルを育成します。