Ｇｏｏｇｌｅ　Ｇｅｍｉｎｉ１．５　ＬｌａｍａＩｎｄｅｘ　ＬａｎｇＣｈａｉｎ人工知能プログラミング実践入門

マルチモーダルＡＩをアプリやサービスで活用するための１冊。「Ｇｅｍｉｎｉ　ＡＰＩ」を利用し、オリジナルのチャットＡＩを作成しよう！豊富なサンプルを作りながら、さまざまな活用事例を紹介！「マルチモーダルＡＩ」で動画の解析や音声での指示が行え、高度なＬＬＭアプリケーションが作成できる。

「Gemini」は、Googleが開発した最新の生成AIで、本書では2024年5月の正式版リリース「Gemini 1.5 Pro」「Gemini 1.5 Flash」にも対応しています。

Geminiは、OpenAIの最新モデル「GPT-4o」に対して、現時点でテキストや画像だけでなく「動画」「音声」が一般ユーザーでも扱える「マルチモーダルAI」であることが大きな特徴です。また、Android端末やiPhoneなどのエッジデバイスに対応した「Gemini Nano」も公開されています。

本書は、Geminiの「API」を使うことでカスタマイズしたチャットAIを自社のサービスやアプリに組み込むための方法をステップ・バイ・ステップで解説した書籍です。
プログラミングは、Google Colabを使ってPythonのコーディングで行うことができるほか、スマホアプリの開発で使われる「Andorid Studio」や「Xcode」の開発環境でも行うことが可能です。

また、定番のAI開発フレームワーク「LlamaIndex」と「LangChain」の最新版の解説も解説しました。これらを使うことで、より高度なアプリ開発を容易に行うことが可能になります。

目次

1章　Geminiの概要とはじめ方
　1-1　Geminiの概要
　1-2　Geminiのはじめ方
　1-3　人工知能と機械学習と深層学習
　1-4　自然言語処理の深層学習モデル

2章　Geminiの利用法
　2-1　Geminiの使い方
　2-2　Google AI Studioの使い方
　2-3　Vertex AI Studioの使い方

3章　Python開発環境の準備
　3-1　Pythonの概要
　3-2　Google Colabの概要
　3-3　Pythonの文法

4章　Gemini API（Python編）
　4-1　テキスト生成
　4-2　マルチモーダル
　4-3　埋め込み
　4-4　Function Calling
　4-5　ファインチューニング
　4-6　Vertex AI Gemini API

5章　Gemini API（Andorid編）
　5-1　テキスト生成
　5-2　マルチモーダル
　5-3　ローカルLLM

6章　Gemini API（iOS編）
　6-1　テキスト生成
　6-2　マルチモーダル
　6-3　ローカルLLM

7章　LlamaIndex
　7-1　LlamaIndexのはじめ方
　7-2　LlamaIndexのカスタマイズ
　7-3　データローダー
　7-4　ベクトルストア
　7-5　評価

8章　LangChain
　8-1　LangChainのはじめ方
　8-2　LLM
　8-3　PromptTemplate
　8-4　OutputParser
　8-5　Chain
　8-6　ChatBot
　8-7　RAG
　8-8　Agent

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