図解即戦力 ChatGPTのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 [単行本]
    • 図解即戦力 ChatGPTのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 [単行本]

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図解即戦力 ChatGPTのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 [単行本]



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出版社:技術評論社
販売開始日: 2024/09/24
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図解即戦力 ChatGPTのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 の 商品概要

  • 目次

    1章 ChatGPT
    01 ChatGPTとは
    ChatGPTの始め方
    ChatGPTの利用例
    02 ChatGPTの便利な機能
    チャットコメントの編集と操作
    チャット履歴と共有
    03 プロンプトエンジニアリング
    プロンプトとコンテキスト
    プロンプトエンジニアリング
    04 ChatGPTのエンジン(大規模言語モデル)
    GPT-4とGPT-3.5
    Web検索連携機能
    マルチモーダル機能(画像を用いたチャット)
    Code Interpreter(プログラムの自動実行)
    05 GPTs(AIのカスタマイズ機能)
    GPTs
    GPTビルダー
    06 ChatGPT以外のAIチャットサービス
    Google Gemini
    Microsoft Copilot
    Anthropic Claude
    07 AIチャットの利用における注意点
    ランダム性がある
    間違いを含む可能性がある
    禁止行為
    入力データの扱い
    GPTsの利用における注意点

    2章 人工知能
    08 AI(人工知能)
    人工知能とは
    09 AIの歴史
    AI研究の歴史
    10 生成AIと汎用人工知能
    生成AI
    汎用人工知能(AGI)

    3章 機械学習と深層学習
    11 機械学習
    機械学習≠機械が学習
    機械学習の種類
    推論と学習
    最適化
    汎化と過適合
    12 ニューラルネットワーク
    ニューラルネットワークとは
    ニューラルネットワークの仕組み
    13 ニューラルネットワークの学習
    勾配法による学習
    誤差逆伝播法
    14 正則化
    ドロップアウト
    バッチ正規化
    ResNet(残差ネットワーク)
    15 コンピュータで数値を扱う方法
    2進数による整数と小数の表現
    浮動小数点数
    浮動小数点数の代表的なフォーマット
    浮動小数点数の精度とダイナミックレンジ
    16 量子化
    モデルサイズとGPUのVRAMの関係
    量子化
    17 GPUを使った深層学習
    計算を速くする方法
    GPU vs CPU
    GPUの成り立ちと汎用計算
    深層学習への特化が進むGPUとNPU
    GPU/NPUのソフトウェアサポート

    4章 自然言語処理
    18 自然言語処理
    深層学習以前の自然言語処理
    自然言語処理と深層学習
    19 文字と文字コード
    文字コード
    Unicode
    20 単語とトークン
    文をコンピュータに扱えるように分割する
    単語や文字による分割
    サブワード
    21 トークナイザー
    トークナイザーの学習
    語彙数とトークン数のトレードオフ
    22 Word2Vec
    「概念」を扱う方法
    Word2Vecによる単語のベクトル表現
    Word2Vecが意味を獲得する仕組み
    23 埋め込みベクトル
    トークンのベクトルは「意味」を表さない
    埋め込みベクトル
    さまざまな埋め込みベクトル

    5章 大規模言語モデル
    24 言語モデル
    モデルとは
    言語モデルとは
    25 大規模言語モデル
    大規模言語モデルと「普通の言語能力」
    26 ニューラルネットワークの汎用性と基盤モデル
    ニューラルネットワークによる特徴抽出
    基盤モデル
    基盤モデルで精度が上がる仕組み
    27 スケーリング則と創発性
    スケーリング則と創発性
    大規模言語モデルのパラメータ数
    28 言語モデルによるテキスト生成の仕組み
    言語モデルによるテキスト生成
    自己回帰言語モデル
    貪欲法
    29 テキスト生成の戦略
    ランダムサンプリングとソフトマックス関数
    「温度」の働き
    単語生成の樹形図
    ビームサーチ
    30 言語モデルによるAIチャット
    文生成によるAIチャット
    大規模言語モデルによるAIチャットの問題点
    31 ローカルLLM
    ローカルLLMとは
    ローカルLLMの環境
    ローカルLLMによる推論のプロセス
    32 大規模言語モデルのライセンス
    ローカルLLMのエコシステム
    ソフトウェアライセンス
    大規模言語モデルのライセンスの種類
    33 大規模言語モデルの評価
    大規模言語モデルの評価方法
    リーダーボード
    34 大規模言語モデルの学習―事前学習―
    事前学習と基盤モデル
    自己教師あり学習
    基盤モデルの追加学習
    事前学習の訓練データ
    35 大規模言語モデルの学習―ファインチューニング―
    ファインチューニング
    ファインチューニングの方法
    RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)
    LoRA(Low-Rank Adaptation)
    36 コンテキスト内学習
    コンテキスト内学習(In-Context Learning)

    6章 トランスフォーマー
    37 回帰型ニューラルネットワーク(RNN)
    ベクトルの次元
    回帰型ニューラルネットワーク
    言語モデルとしてのRNN
    長距離依存性とLSTM
    エンコーダー・デコーダー
    38 注意機構(Attention)
    人間の認知と注意機構
    注意機構の基本
    エンコーダー・デコーダーと注意機構
    39 注意機構の計算
    注意機構の計算
    注意機構がうまく動く理由
    40 トランスフォーマー(Transformer)
    トランスフォーマーの基本構成
    位置エンコーディング
    マルチヘッド注意機構
    41 BERT
    BERT(バート)の特徴
    BERTの事前学習
    42 GPT(Generative Pretrained Transformer)
    GPTモデルの基本構造
    Mixture of Experts

    7章 APIを使ったAI開発
    43 OpenAI APIの利用
    OpenAI API
    OpenAI API利用上の注意
    44 テキスト生成API(Completion API等)
    テキスト生成APIの種類
    45 OpenAI APIの料金
    OpenAI APIのトークン
    テキスト生成モデルの種類と料金
    OpenAIトークナイザーライブラリtiktoken
    言語ごとのトークン数の違い
    46 テキスト生成APIに指定するパラメータ
    テキスト生成APIのパラメータ
    47 テキスト生成APIと外部ツールの連携―Function Calling―
    Function Calling
    LangChainライブラリ
    機械可読化ツールとしてのFunction Calling
    48 埋め込みベクトル生成APIと規約違反チェックAPI
    埋め込みベクトル生成(Embeddings)API
    埋め込みベクトル生成APIのモデルの種類
    規約違反チェック(Moderation)API
    49 OpenAI以外の大規模言語モデルAPIサービス
    Microsoft Azure OpenAI API
    Google Vertex AI
    Amazon Bedrock
    50 Retrieval Augmented Generation(RAG)
    外部知識を使ったAIアプリケーションの開発
    RAG(Retrieval Augmented Generation)

    8章 大規模言語モデルの影響
    51 生成AIのリスクとセキュリティ
    生成AIによる悪影響
    生成AIの悪用
    生成AIが不適切な出力を行うリスク
    生成AIを使ったサービスへの攻撃
    対策とガイドライン
    52 AIの偏りとアライメント
    学習データの偏りがAIに与える影響
    AIの偏りを制御する方法
    53 ハルシネーション(幻覚)
    AIは間違える
    ハルシネーションの正体
    ハルシネーションの対策
    ハルシネーションをなくせるか?
    54 AIの民主化
    AI利用の民主化
    AI開発の民主化
    ビッグテックの計算資源
    55 大規模言語モデルの多言語対応
    ChatGPTは何ヵ国語で使える?
    大規模言語モデルの言語間格差
    大規模言語モデルと認知・文化との関係
    56 AIと哲学
    知能とは? 言語とは?
    中国語の部屋
  • 内容紹介

    ChatGPTの登場によってAIが身近に感じられるようになりました。AIを使いこなすことによって生活が豊かになる、そんな未来がすぐそこまできています。本書では、「大規模言語モデル」の基本から「トランスフォーマー」や「APIを使ったAI開発」まで、ChatGPTを支える技術を図を交えながら詳しく解説しています。
  • 著者について

    中谷 秀洋 (ナカタニ シュウヨウ)
    サイボウズ・ラボ(株)所属。子供のころからプログラムと小説を書き、現在は機械学習や自然言語処理、LLMを中心とした研究開発に携わる。著書に『[プログラミング体感まんが]ぺたスクリプト ── もしもプログラミングできるシールがあったなら』『わけがわかる機械学習 ── 現実の問題を解くために、しくみを理解する』(ともに技術評論社)がある。

図解即戦力 ChatGPTのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 の商品スペック

商品仕様
出版社名:技術評論社
著者名:中谷秀洋(著)
発行年月日:2024/09
ISBN-10:4297143518
ISBN-13:9784297143510
判型:A5
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:296ページ
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