Prompt engineering: Focuses on techniques for designing and refining input prompts to effectively guide LLM outputs toward desired results.
トピック 2
Python libraries for LLMs: Covers key Python frameworks and tools — such as LangChain, Hugging Face, and similar libraries — used to build and interact with LLMs.
トピック 3
Data preprocessing and feature engineering: Covers preparing raw data through cleaning, transformation, and feature selection to make it suitable for model training.
トピック 4
Software development: Covers the programming practices and coding skills required to build, maintain, and deploy generative AI applications.
トピック 5
Experimentation: Explores running and evaluating trials to test model behavior, compare approaches, and validate generative AI solutions.
トピック 6
Fundamentals of machine learning and neural networks: Covers the core concepts of how machine learning models learn from data, including the structure and function of neural networks that underpin large language models.
トピック 7
Alignment: Addresses methods for ensuring LLM behavior is safe, accurate, and consistent with human intentions and values.
トピック 8
LLM integration and deployment: Addresses connecting LLMs into real-world applications and deploying them reliably across production environments.
トピック 9
Data analysis and visualization: Covers interpreting datasets and presenting insights through visual tools to support informed model development decisions.
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