LLMアプリ構築のカリキュラム
LLM Bootcampでは、プロンプトエンジニアリング、拡張言語モデル、言語ユーザーインターフェースのUX、LLMOps、1時間のアプリローンチ手順解説を扱います。
The Full Stackは、AI搭載プロダクトを開発する人向けのニュース、コミュニティ、コースを提供するサイトです。その教材は、モデルの選定やプロンプト設計から、本番環境へのデプロイ、ユーザー体験、継続的な改善まで、AIのアイデアを実用化するための実践的な作業に焦点を当てています。
このサイトの主なコースには、Deep Learning CourseとLLM Bootcampがあります。Deep Learning Courseは、すでに1つ以上のモデルをトレーニングした経験があり、AI搭載アプリケーションをゼロから構築したい人を対象としています。一方、LLM Bootcampは、LLM搭載アプリのベストプラクティスとツールに焦点を当てたもので、録画講義とコース教材をまとめた無料のプログラムとして提供されています。
LLM Bootcampでは、プロンプトエンジニアリング、拡張言語モデル、言語ユーザーインターフェースのUX、LLMOps、1時間のアプリローンチ手順解説を扱います。
Deep Learning Courseでは、インフラストラクチャ、実験管理、トラブルシューティング、データ管理、デプロイ、モニタリング、倫理など、モデル開発に関わるワークフローを扱います。
コースアーカイブには、オンラインコホート、Berkeley bootcamps、UC BerkeleyやUniversity of Washingtonが主催する大学向けコースなど、複数年にわたるさまざまな形式のコースが含まれています。
Spring 2023 LLM BootcampにはaskFSDLのプロジェクト手順解説が含まれており、Pythonプロジェクト、ETL/データ処理、Modalへのデプロイ、Gantryによるモニタリングのためのツールが紹介されています。
LLM Bootcampには、自分でLLMをトレーニングする方法、エージェント、OpenAIのプロダクトから得られた知見などを扱う招待講演も含まれており、より幅広い業界の視点を学べます。
LLM Bootcampを利用して、プロンプトエンジニアリングやモデル選択からUX、本番環境への展開まで、LLMアプリ構築の実践的な手順を学べます。
基礎をすでに理解しており、デプロイ、モニタリング、反復改善を含む、モデルをアプリケーションに組み込むための幅広いワークフローを学びたい場合に、Deep Learning Courseを利用できます。
アーカイブされた過去のコースを利用して、オンラインコホートや大学主催版を含む、以前の年度の体系的なカリキュラムに沿って学べます。
プロジェクトの手順解説や講義教材を、データ処理、デプロイ、モニタリングのパターンを含む実際のアプリケーション構築の参考資料として利用できます。
講演や講義を通じて、異なる講師や業界の視点から、LLM、エージェント、本番環境に関する課題へのアプローチを比較できます。
The Full Stackでは、ディープラーニングやLLMアプリを含む、AI搭載プロダクトの構築に焦点を当てた無料のコースとブートキャンプ教材を提供しています。コースサイトによると、教材は無料で利用でき、録画講義や過去のコース展開も含まれています。
教材は、AI搭載プロダクトを開発する人を対象としています。LLM Bootcampでは、Pythonの経験がある人がLLMアプリケーションの構築を始められるようになることを講義の目的としており、機械学習、フロントエンド、またはバックエンドの経験があると役立つと説明しています。
このサイトでは、オンラインコース、対面式ブートキャンプ、正式な大学コースを組み合わせて提供しています。LLM Bootcampの教材には録画講義が含まれており、コースページには過去のオンライン版や大学主催版も記載されています。
LLM Bootcampのページでは、Pythonの経験があればLLMアプリケーションの構築を始められるようになると説明しており、機械学習、フロントエンド、またはバックエンドの経験があると役立つとしています。Deep Learning Courseは、少なくとも1つのモデルをすでにトレーニングした人向けの次のステップとして位置付けられています。
料金ページにはコースのコレクションや各回のコースが掲載されていますが、提示されたソースには、明確な料金体系、プランごとの制限、決済の詳細は示されていません。利用可能なテキストでは、主に教材が無料で共有されていることが強調されています。
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