AltairRapidMinerではじめる 大規模言語モデルによる生成AIウェビナー

アルテア社の機械学習プラットフォームであるAltair RapidMinerにも生成AI機能（Generative AIエクステンション）が追加され、ドラッグアンドドロップでChatGPTのAPI、 Hugging Faceモデルの使用、それらモデルのファインチューニングができるようになりました。また、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）を用いることで、特定の知識や社内用語などを考慮したより専門的な生成AIを構築することも可能です。

今回のLLMのRapidMinerへの機能追加によって、より幅広いスキルの方々がPython等の専門知識が必要とされた高度な分析業務に取り組めるようになったとアルテア社は考えています。

本ウェビナーでは、以下の構成で実業務での生成AIの活用のポイントや機能概要のご紹介、製造業における具体例を用いたデモンストレーションを実施します。

・実業務での生成AIの活用のポイントと課題の整理
（COKOOZ 東様よりご説明）

・Generative AIエクステンション機能紹介

・実例をもとにしたデモンストレーション
1．製品購入データや、X（旧Twitter）投稿データ等を基に、LLMで効率良くテキストマイニングを行いながら、自社の競合優位性に関する分析
2．工場内センサーデータを例に、LLMにデータの問題点などにアドバイスを求めながら分析、異常検知に関するMLモデル構築

講演内容は予告なく変更する場合があります。あらかじめご了承ください。

・生成AIを使ってデータ分析を行いたい方
・実業務で生成AIの活用ポイントが知りたい方
・データ分析をしているがLLMの使い方がわからない方
・社内でLLMの有効活用方法を企画・検討する方

COKOOZ合同会社
代表 東 一成

アルテアエンジニアリング株式会社
技術本部 テクニカルマネージャー 芝田 隆宏

概要