⭐演習付き!ChatGPTをはじめとする生成AIを効果的に使いこなすための実践的なスキルを身につけていただけます
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
【アーカイブ配信:5/29~6/12(何度でも受講可能)】の視聴を希望される方は、こちらからお申し込み下さい。
1. イントロダクション
1-1. 自己紹介:講師の背景と専門性
1-2. 生成AI概要:主要なAIモデルの紹介と比較
1-3. 実世界の利用例:ビジネスにおける生成AIの適用事例
1-4. 制約と注意点:技術的な限界と留意事項
1-5. ChatGPTの活用:基本操作から実践への橋渡し[演習1]
1-6. まとめ
2. ChatGPTのプロンプトエンジニアリング
2-1. プロンプトの基礎:その定義となぜ重要なのか
2-2. 効果的なプロンプトの作成法:ユーザーとAIのインタラクション最適化
2-3. プロンプトエンジニアリングの実践ガイド
2-4. プロンプトの成功原則:26のキーポイント
2-5. Promptiaを使った学習:具体的な例を通して[演習2]
2-6. ロールプレイ:役割設定によるAI専門家
2-7. ディベート形式:多角的な視点の獲得
3. 生成AIのビジネス応用例
3-1. 定型業務の自動化:効率化の事例紹介
3-2. イノベーションの促進:創造的アイデアの生成支援
3-3. コミュニケーションの強化:メールやSNSの生成
3-4. プレゼンテーションツールとしてのAI:プレゼンの生成[演習3]
3-5. マーケティング革新:戦略策定と実行のAI支援
3-6. 業務の効率化:Excelマクロの自動作成事例
3-7. 科学的意思決定:データに基づく判定
3-8. 経営者のためのシステム開発:AIを活用したビジネス管理
3-9. 中小企業のデジタルトランスフォーメーション:人材不足対応
4.生成AIの情報システムへのインパクト
4-1. 生成AIと情報システム:概論
4-2. AIを組み込んだ情報システム:OpenAI APIの事例
4-3. AIを利用した開発プロセスの最適化
4-4. システム要件の定義から業務要求までの過程[演習4]
5. 生成AIの発展的活用
5-1. GitHub Copilot:コーディング支援
5-2. Documents as code:文書をコードとして扱うアプローチ
5-3. 手書き設計図からウェブフォームへの変換[演習5]
5-4. データサイエンスと機械学習:Kaggleの活用
5-5. ファインチューニング:カスタマイズAIモデルの開発
5-6. AIとセキュリティ:対策についての考察
6. 未来への展望
6-1. 職務の変革:AI導入に伴う業務の変化
6-2. 求められるスキルセット:将来のエンジニアに必要な能力
6-3. AIと共創する情報システムの未来
6-4. まとめ:AI時代を生き抜くための戦略
7. Q&Aセッション
参加者からの質問に答える時間