AI研修 LMS

大企業7 章36 レッスン無料 35 レッスン公開読了目安 約 72 分

AI研修 大企業実務者向け

大企業の実務者・開発/運用担当 向け AI 研修コース（NotebookLM Living KB から自動生成）

最終更新: 2026-08-16 15:19:27

カリキュラム (7 章 / 36 レッスン)

  1. 第0章 第1章: 生成AIの進化とオムニモーダル・物理AIの全体像6 レッスン

    テキスト、画像、動画、音声を統合処理するオムニモデルや、現実世界を自律制御する物理AIの最新動向を俯瞰します。 モデル単体ではなく、インフラからUIまでを包括的に設計する「フルスタックAI」の設計思考と基礎知識を習得します。 複雑な業務フローを高速に並列処理する次世代の自律型エージェント（Gemini 3.5/3.6）がもたらす可能性を学びます。

  2. 第1章 第2章: 巨大モデル依存の脱却とドメイン特化型AIの活用5 レッスン

    特定のタスクにおいて、汎用巨大モデルを精度と費用対効果で上回る「ドメイン特化型」小型モデルの有効性を学びます。 PP-OCRv6による軽量文書解析や、RAG検索を高度化する軽量埋め込みモデル（Nemotron 3 Embed）の実用例を理解します。 自社の保有データを用いて、最新の動画・画像生成AIを低コストで効率的にファインチューニングする手法を把握します。

  3. 第2章 第3章: 自律型エージェントの実装と実務ITタスク評価5 レッスン

    AIが自律的に外部ツールやAPIを駆使してタスクを遂行するエージェント技術の基本構造と動作原理を学習します。 Javaフレームワーク移行のAI評価基盤（ScarfBench）などを通じ、エンタープライズITタスクにおけるAIの現在地を把握します。 PoC段階から本番運用へ進む際に直面する「評価・監視コスト」や「ハルシネーション」といった現実的な課題を整理します。

  4. 第3章 第4章: 堅牢なAIアプリ開発基盤とRAG・非同期制御5 レッスン

    複数エージェントが協調して動作するシステムを構築するための「LangGraph」や「ogx」の具体的な活用方法を習得します。 非同期フックやリモートMCP（Model Context Protocol）による、長時間のバックグラウンドタスクの制御手法を学びます。 状態管理データの喪失防止や通信エラー時のデータ永続化など、本番環境の厳しい要件に耐えうる拡張性の高い設計を理解します。

  5. 第4章 第5章: 機密データを保護するエッジAIとローカル推論5 レッスン

    社内の機密情報を外部のクラウドに送信せず、手元の端末内で安全にAIを稼働させる「ローカル推論」の仕組みを学びます。 高価な専用GPUを導入せず、既存の支給PCで最新AIを動かす「WebGPU」や「Vulkan」などの高速化技術を理解します。 モデルのメモリ（VRAM）消費量を極限まで削減し、エッジ環境での実用実行を可能にする量子化技術（AWQ / FP8）を習得します。

  6. 第5章 第6章: 大規模AIを低コストで支える高速推論インフラ5 レッスン

    vLLMやsglangなどの最新推論エンジンを用いて、自社サーバーで安定かつ超低遅延な共通APIを提供する手法を学びます。 長文脈を扱うRAGでのVRAM枯渇を防ぐ「KVキャッシュのS3退避機能」や「メモリCPUオフロード」などのインフラ技術を把握します。 投機デコード（DSpark）による超高速生成やMoEモデルの極限最適化（TopK融合カーネル）を学び、運用コストを劇的に最適化します。

  7. 第6章 第7章: AIエージェントのセキュリティと企業ガバナンス5 レッスン

    AIエージェントによる意図せぬ機密推論と外部漏洩リスク（MosaicLeaks）など、次世代システム特有の脅威を学びます。 機密データや個人情報（PII）の自動マスキング手法など、システムレベルでの情報保護アーキテクチャを理解します。 カスタマイズ可能な安全モデルを活用し、自社のコンプライアンスや地域規制に適合する監査可能なガバナンス体制を構築します。

他のコース・関連リソース

AI研修 大企業実務者向け | AI研修 コース