AI活用実践

生成AIのROI算出方法――「効果が見えない」を解消するフレームワーク

AI/ML基盤のコスト管理――学習・推論・ストレージの最適化戦略

エッジAI推論の設計――モバイル・IoTデバイスでのモデルデプロイ

合成データ(Synthetic Data)の生成と活用――データ不足を補うアプローチ

MLモデルの説明可能性(XAI)――SHAP・LIME・Attention可視化の実践

RLHF・DPO入門――人間のフィードバックでモデルを改善する手法

ファインチューニング実践ガイド――LoRA・QLoRAで効率的にモデルを調整する

LLMの推論基盤構築――vLLM・TGI・TensorRT-LLMの比較

GPU基盤の選び方――クラウドGPU vs オンプレ vs マネージドサービス

モデルドリフト検知――データドリフト・コンセプトドリフトの監視方法