Knowledge Graphs for RAG
Use Neo4j’s query language Cypher to manage and retrieve data stored in knowledge graphs. Write knowledge graph queries that find and format text data to provide more relevant context to LLMs for Retrieval Augmented Generation. Build a question-answering system using Neo4j and LangChain to chat with a knowledge graph of structured text documents. Knowledge graphs are used in development to structu
Building and Evaluating Advanced RAG Applications
Learn methods like sentence-window retrieval and auto-merging retrieval, improving your RAG pipeline's performance beyond the baseline.Learn evaluation best practices to streamline your process, and iteratively build a robust system.Dive into the RAG triad for evaluating the relevance and truthfulness of an LLM's response:Context Relevance, Groundedness, and Answer Relevance. Retrieval Augmented G
Currency risk - Risk - Risk Management | Coursera
In this course, you will gain an understanding of the theory underlying optimal portfolio construction, the different ways portfolios are actually built in practice and how to measure and manage the risk of such portfolios. You will start by studying how imperfect correlation between assets leads to diversified and optimal portfolios as well as the consequences in terms of asset pricing. Then, you
Generative AI with Large Language Models
In Generative AI with Large Language Models (LLMs), you’ll learn the fundamentals of how generative AI works, and how to deploy it in real-world applications. By taking this course, you'll learn to: - Deeply understand generative AI, describing the key steps in a typical LLM-based generative AI lifecycle, from data gathering and model selection, to performance evaluation and deployment - Describe
東大松尾研発 ELYZA、独自LLM開発支援プログラムの提供を開始
東大松尾研発 ELYZA、独自LLM開発支援プログラムの提供を開始GPTシリーズの活用と並行した自社特化のLLM開発で競争優位性を強化 言語生成AIの社会実装を進める東京大学松尾研究室発・AIスタートアップの株式会社ELYZA（代表取締役：曽根岡侑也、以下ELYZA）は、企業が独自の大規模言語モデル（以下、LLM）を構築するための支援プログラムの提供を開始します。 GPTシリーズを活用したDXと並行しつつ自社特化のLLMを開発することで、企業は自社業務に最適化された言語生成AIを利用することが可能となり、競争優位性の強化に直結します。 本支援プログラムでは、Post-Training基盤の構築（具体的には、個社データを整備・作成し学習する基盤の構築）から支援を行うことで、状況に応じて最善の事前学習済みモデルを元に独自LLMを開発・精度向上し続けられる体制の構築を支援します。 提供背景：GP
曽根原 春樹 | シリコンバレーに在住18年以上、米系スタートアップ・BigTech企業での豊富なProduct Manager経験者| Udemy
シリコンバレーに在住18年目。これまでNASDAQ、NYSE上場の大手外資系企業でエンジニア、セールス、コンサルティング、マーケティング、カスタマーサポートと様々な役職をこなし、各ポジションで表彰歴あり。サンフランシスコの米系スタートアップでは、180の国と地域にグローバル展開するB2CアプリのHead of Product Managementを務めた後、日本発ユニコーン企業のSmartNews社にてプロダクトの米国市場展開をリード。現在は米Microsoft社傘下のLinkedIn米国本社にてシニアプロダクトマネージャーを務める。 シリコンバレーの大企業・スタートアップのプロダクトマネジメントをBtoB・BtoC双方で経験し、こうした経験を元にしたUdemyのプロダクトマネジメント講座の受講者は27000人を超える。顧問・アドバイザーとして日本の大企業やスタートアップ企業のプロダクトづ
NLP 100 Exercise 2020 (Rev 2)
NLP 100 Exercise 2020 (Rev 2) NLP 100 Exercise is a bootcamp designed for learning skills for programming, data analysis, and research activities by taking practical and exciting assignments. Read more
The Full Stack - LLM Bootcamp
Learn best practices and tools for building LLM-powered apps Cover the full stack from prompt engineering to user-centered design Get up to speed on the state-of-the-art Why The way AI-powered apps are built has changed: Before LLMs, an idea would bottleneck on training models from scratch, and then it'd bottleneck again on scalable deployment. Now, a compelling MVP based on pretrained LLM models
田坂塾 - 田坂塾大学 | 田坂広志公式サイト
田坂塾大学に興味を持たれた あなたへ いま、この田坂塾大学の 門の前に立たれている あなたへ あなたは、なぜ この田坂塾と田坂塾大学に 興味を持たれたのだろうか もし、あなたが この田坂塾と田坂塾大学で 何かを学びたいと思われているのであれば 心を込め、申し上げたい あなたが、本当に望んでいるのは 「何かを学ぶ」ことではない あなたが、本当に望んでいるのは 「人生を拓く」ことではないでしょうか 学ぶことを通じ 職業人として、人間として、成長し その成長を通じて 良き人生を拓きたい そして 素晴らしい人生を歩みたい あなたが、本当に望んでいるのは そのことではないでしょうか もし、そうであるならば この田坂塾大学での あなたとのご縁に、深く、感謝を申し上げたい いま、田坂塾に集われている 7,000名の塾生の方々は どなたも 「良き人生を拓きたい」 「素晴らしい人生を歩みたい」との願いを抱き
京都芸術大学 通信教育部（通信制大学）
京都芸術大学だからできる「学び」があります。 忙しい社会人でも初心者でも、安心して取り組める体制を整えています。 特長1 1.5万人以上が学ぶ、 日本最大の芸術大学。 入学試験なし、経験不問。自分らしい「学び方」や「学ぶこと」を選べる日本初・日本最大の通信制芸術大学です。練りあげられたカリキュラム、丁寧な添削・指導で、初心者も基礎から体系的に、専門分野を深められます。 特長2 社会人が学びやすい、 オンライン学習の充実。 オンデマンド動画教材でいつでも学べる科目や、Zoomを使ったリアルタイム授業を活用を拡充しており、利便性があがっています。単位修得試験や課題提出、添削などほとんどがweb上で完結します。 特長3 延べ1,000名以上の 教員による、丁寧な添削。 著名な作家や研究者、現役の専門家である教員のアドバイスがびっしりと書き込まれて返却される、細やかな添削指導が好評。添削のほか、本
FP１級学科試験-私のほんださん動画活用法-｜亮
FP完全講義の動画については、基本的にはFP２級用の動画となっておりますが、FP１．５級用というのがしっくりくるかと思います。 つまり、FP２級対策としては充分すぎる位の情報量であるということ。FP１級対策としてはこれらの動画の情報は全て理解していて当然。＋αの知識が必要、と考えます。 そして、これらの動画は各分野２０動画前後ずつと、かなりの分量があります。 私はこれらをまずは１回全て視聴しました。 並行して後述するテーマ別講義の動画も併せて全て視聴しました。 これだけでかなりの時間を費やしますが、ここが非常に大事だと思っております。 ２周目はきんざい発行の合格ターゲットをテキストにし、該当のページと照らし合わせながら動画を視聴しました。 次に、きんざいの精選問題集を１周した上で、動画の３周目の視聴に入りました。 ３周目も同様にテキストを見ながら動画を視聴しました。 ２周目までと３周目で違
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Preprocessing Unstructured Data for LLM Applications
Advanced Retrieval for AI with Chroma
ビル・ゲイツが選ぶ「2023年冬に読むべき本」3冊 | ライフハッカー・ジャパン
Executive Education - Value of Data and AI Application
GitHub - SkalskiP/courses: This repository is a curated collection of links to various courses and resources about Artificial Intelligence (AI)
Building Generative AI Applications with Gradio
GitHub - SamurAIGPT/LlamaIndex-course: Learn to build and deploy AI apps.
Google Cloud Skills Boost
OpenAI Whisper + GPT-3: Summarizing YouTube Videos