第1回OpenEL活用Webセミナー

　OpenEL WGでは、アクチュエーターやセンサーを備えた制御システムのソフトウェアの実装仕様(API)を標準化する組込みシステム向けのオープンなプラットフォームであるOpenEL(Open Embedded Library)の仕様策定、実装、普及・啓発を進めています。
昨今、ChatGPTなどの生成系AIやノーコード開発が話題になっておりますが、それらをうまく活用するためには事前の追加学習が必要となります。
本セミナーでは、Knowledge & Experience 太田寛様をお招きして、No CodeでChatGPT追加学習を行う方法について学びます。

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ChatGPT（LLMによる生成系AI）の追加学習を No Code で行う

講演概要

昨年から何かと話題の ChatGPT ですが、公開されている標準の学習済み ChatGPT モデルは、非公開のドキュメントや、私が公開している IoT に関する定期購読マガジンのような有償のコンテンツによる学習はされていません。これらの情報をもとにしたクエリが行えるようにするには、独自の情報を使った追加学習が必要です。追加学習を行うには通常、追加学習を行うための HW リソース、Python コードの実装など必要ですが、本セミナーでは、Microsoft Azure AI Studio を使った、No Code の ChatGPT 追加学習を行う方法を実演します。
追加学習を行うコンテンツは、現実世界をモデル化する概念モデリング（Art of Conceptual Modeling）を説明するドキュメント群です。追加学習を行う前と後でクエリの結果がどう変わるかを比較するとともに、RAG（プロンプトエンジニアリング）、最新の生成系AI活用や、この活動を行っている背景・動機、言語哲学や圏論からみた LLM とは何ぞや、といったトピックスも簡単に紹介する予定です。

講演者

　Knowledge & Experience 太田寛様　　　　　　　　

開催日時

　2024年2月27日（火）15:00-16:00(60min)

開催形式

　オンライン形式（※Cisco Webexを使用）
　* Cisco WebEx Eventによる配信。参加お申込者には後日参加URLをご案内いたします。

予備知識

　生成系AIに関する一般的な知識ないし業務経験があった方が望ましいが、必須ではない。

修得できる知識

　Microsoft Azure AI Studio、生成系AI、大規模言語モデル、RAG(Retrieval Augmented Generation)など。

対象者

　組織（企業、地域団体、学校法人等）において、制御システムの開発に従事しているエンジニア、生成系AIのソリューションを求めているエンジニア、最新の生成系AI技術や今後の動向について学びたいエンジニア、または、組込みシステムやIoTの開発に従事している方。

参加費

　無料

配布資料

　なし

参加申込み

申込フォーム：https://forms.gle/CSvw7fahthgroPmY9

お問合せ先　JASA事務局 (樋口)　
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