157 分LLMのファインチューニング：生成AI講座
ほとんどの開発者がすでに所有するハードウェアで、量子化、LoRA、QLoRAによるファインチューニングを最初から最後まで実行できるようになります。
上級者プライベート／ローカルAI
RAG・ファインチューニング・プロンプト技術：AIモデルを最適化する
IBM Technology. 3つの手法と、それぞれのコストをホワイトボードで明快に説明します。検索のレイテンシー、学習の計算コストと破滅的忘却、プロンプトだけによる解決策の限界に加え、本番環境で実際に有効な組み合わせを扱います。最後に紹介される3つすべてを使用した法務AIシステムの例は、記事の「組み合わせるタイミング」という主張とほぼ完全に一致します。
AI Expertの注記
長期的に通用する判断フレームワークです。インフラストラクチャを購入したり、ファインチューニングのプロジェクトを開始したりする前に活用してください。選択を誤る原因の大半は、情報の鮮度、帰属情報、文体、振る舞いに関する問題の誤診です。
このセクションから得られるもの
実際の障害モードに基づき、プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、またはその組み合わせを選択できます。
視聴または事前に知っておくべきもの
各手法の概要を理解していること。
最終確認日：2026年5月18日
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さらに深く学ぶ
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Coursera · Emory UniversityGenerative AI in Marketing
Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
上級者~14 hours · self-paced (4 modules)
Coursera · IBMGenerative AI for Executives and Business Leaders
IBM AI Academy
生成AI時代の経営戦略という問いに答える講座です。技術知識を必要とせず、生成AIが価値を生む領域、責任あるガバナンスの方法、漠然とした「AIを活用すべき」という考えを具体的で説明可能なユースケースへ変える方法を、経営層向けの3つの短期講座で学びます。約700件のレビューで評価は4.6です。次のAI予算を決める前の受講をおすすめします。
上級者約10時間 · 3講座の専門プログラム