ＡＷＳではじめる生成ＡＩ　ＲＡＧアプリケーション開発から、基盤モデルの微調整、マルチモーダルＡＩ活用までを試して学ぶ

ＡＷＳで試しながら学ぶ、生成ＡＩの理論と実践。対応モデル拡大中のＡｍａｚｏｎ　Ｂｅｄｒｏｃｋ、最新サービスのＡｍａｚｏｎ　Ｑについても解説！

生成AIを使いこなすための必要十分な前提知識を1冊で学べる！
モダンな生成AI一般を使いこなすための必要十分な前提知識を1冊で学べる、コンパクトな入門書。前半で生成AI一般について知るべきトピックを章ごとに解説していき、後半ではAWS上の大規模システムに生成AIを組み込んで、有用なアプリケーションを構成する方法について解説します。2023年9月にリリースされた、外部APIを通じて様々な生成AI基盤モデルをAWSで利用できるようにする「Amazon Bedrock」、また日本語版付録として、生成AIを手軽に利用できるアプリケーションサービス「Amazon Q」の解説も収録しています。

目次

１章　生成ＡＩのユースケース、基礎、プロジェクトライフサイクル
２章　プロンプトエンジニアリングとコンテキスト内学習
３章　大規模言語モデル
４章　メモリーと計算リソースの最適化
５章　微調整と評価
６章　パラメーター効率的微調整
７章　人間のフィードバックからの強化学習を用いた微調整
８章　モデルのデプロイの最適化
９章　ＲＡＧとエージェントにより文脈に応じた論理的判断を行うアプリケーション
１０章　マルチモーダル基盤モデル
１１章　Ｓｔａｂｌｅ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎによる生成の制御と微調整
１２章　生成ＡＩのマネージドサービスＡｍａｚｏｎ　Ｂｅｄｒｏｃｋ
日本語版付録　生成ＡＩ搭載アシスタントＡｍａｚｏｎ　Ｑ

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