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！
こちらは4/19実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。期間中何度でも視聴できます
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