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学習内容
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1. 生成 AI の紹介
- 生成 AI の説明
- 基盤モデル
- AWS 生成 AI サービス
2. 生成 AI のユースケースを探る
- 適切なユースケースの特定
- 生成 AI アプリケーションとユースケース
- 生成 AI のユースケースシナリオを探る
- クラスのユースケース
3. プロンプトエンジニアリングの要点
- プロンプトエンジニアリングの紹介
- プロンプトデザインのベストプラクティス
- 高度なプロンプト戦略
- モデル設定とパラメータ
- （Lab1）Amazon Bedrock によるスローガン生成の最適化
4. 責任ある AI の原則と考慮事項
- 責任ある AI の紹介
- 責任ある AI のコアディメンション
- 生成 AI に関する考慮事項
5. セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンス
- セキュリティ概要
- 敵対的プロンプト
- AWS セキュリティサービス
- ガバナンス
- コンプライアンス
6. 生成 AI プロジェクトの実装
- はじめに - 生成 AI アプリケーションライフサイクル
- ユースケースを定義する
- 基盤モデルを選択する
- パフォーマンスを改善する
- 結果を評価する
- アプリケーションをデプロイする
7. 生成 AI ソリューションの開発
- （キャップストーンラボ）生成 AI を使ったプロジェクトプランの作成
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