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【5分でわかる!】生成AIの「定番」教科書の著者が、そのエッセンスを動画で徹底解説!

PR TIMES / 2024年11月13日 11時45分

『実践 生成AIの教科書』著者フリートークのお知らせ



[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41154/54/41154-54-f7f0ec159494d69ddde05413fdd7f702-1500x1945.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


株式会社リックテレコム(本社:東京都文京区、代表取締役社長:土岡正純)は、2024年3月より『実践 生成AIの教科書』の販売を開始し、同書は生成AIを体系的に解説した、まさに「教科書」として多くの読者に読み継がれてきました。
今回、その中でも第3章の執筆を担当した、日立製作所の神谷氏に、データ分析界の風雲児マスクド・アナライズ氏が鋭く切り込みます。
生成AIをビジネス上で活用する上で、重要なポイント、落とし穴などをわかりやすくインタビュー形式で解説しています。
是非、この機会にこのスペシャル対談をご視聴ください。(無料です)
『実践 生成AIの教科書』著者フリートーク(第1回:出演 日立製作所 神谷明弘 氏)
配信開始:2024年11月12日(火)12:00~
配信URL:https://www.youtube.com/watch?v=ziTP8lMMkhU


<< 書籍情報 >>

[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/41154/54/41154-54-34985023957b0b50d3598983bb53344a-1500x1945.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


・書名:実践 生成AIの教科書 ~実績豊富な活用事例とノウハウで学ぶ~
・監修:株式会社日立製作所 Generative AIセンター
・判型:B5変型判
・頁数:228頁
・定価:2,420円(税込)
・ISBN:978-4-86594- 407-5
・刊行:2024年3月
・発行・発売元:株式会社リックテレコム
・リックテレコム書籍サイト
https://www.ric.co.jp/book/data-sience/detail/2667
・Amazon書籍サイト
https://www.amazon.co.jp/dp/4865943986

※電子書籍版も販売しています。

●想定読者
・生成AIによって業績をアップしたい経営企画部、DX推進部、情報システム部の方々
・生成AIをソフトウエェア開発やシステム開発に活用したいシステムエンジニア
・生成AIを業務でフル活用したい一般の業務担当者
・生成AIを活用して生産性を高めたいデータサイエンティスト
・プロンプトエンジニアリングやRAGなど、生成AIの活用テクニックを学びたいエンジニア

●目次
【基礎知識編】
第1章 生成AIとは?
1.1 生成AIとは何か?
1.2 企業での取り組み
1.3 日立グループの取り組み
第2章 生成AI活用に必要なこと
2.1 生成AIサービス
2.2 システムと環境
2.3 利用ガイドライン
2.4 デジタル人材(プロンプトエンジニア)
第3章 生成AIプロジェクトの進め方
3.1 プロジェクトの構成プロセス
3.2 業務分析およびユースケースの洗い出し
3.3 活用方法の具体化・実現性検証
3.4 生成AIシステムの開発と業務での運用

【ユースケース編】
第4章 社内での一般利用
4.1 業務によくある課題
4.2 業務での適用箇所
4.3 資料草案の作成
4.4 アイデア出し(ブレインストーミングの相手)
4.5 情報の収集(検索エンジンとしての利用)
4.6 表計算ソフトの関数の作成
4.7 プロンプトエンジニアリング
第5章 システム開発の生産性向上
5.1 システム開発の課題
5.2 システム開発プロセスでの適用箇所
5.3 システム開発における活用事例
第6章 コールセンターでの活用
6.1 コールセンター業務の概要
6.2 生成AIの適用箇所
6.3 コールセンターでの活用事例(RAG編)
第7章 社会インフラの維持・管理での活用
7.1 社会インフラの維持・管理が抱える課題
7.2 生成AIの適用箇所
7.3 設備異常の画像生成
7.4 鉄道メタバースでの活用
7.5 プラントメタバースでの活用
第8章 データサイエンティストによる活用
8.1 データサイエンティストの業務内容と課題
8.2 データ分析プロセスでの適用箇所
8.3 データサイエンス業務への活用事例
8.4 データサイエンス業務に役立てるために必要なこと

【最終章】
第9章 生成AIの未来
9.1 さらなる進化と広がる用途

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