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【内容紹介】
2025年試験シラバスに対応した「生成AIパスポート」試験受験者必携の試験対策書!
生成AIパスポート試験は、一般社団法人 生成AI活用普及協会(GUGA)が実施している、生成AIに関する基礎知識や簡易的な活用スキルの可視化を目指す資格試験です。
「生成AIパスポート」試験では、AIを使ったコンテンツ生成の方法や事例、企業に求められるコンプライアンス、注意点などが問われます。
本書は、実施団体の公式テキストのポイントをまとめた解説と、実際の試験(非公開)に準じた模擬問題を収録した、実施団体「公認」のテキスト&問題集です。
本書の解説と模擬問題により、業務で必要な生成AIの基礎知識が網羅的に得られるため、
以下の方々に特におすすめの1冊です。
・生成AIパスポート受験者
・生成AIに興味関心があり、基礎知識を得たい方
・生成AIを正しく活用したい方
・ビジネスでの生成AI活用に不安のある方
【目次】
第1章 AIの概要
第1節 AI(人工知能)の定義
第2節 AIに知能をもたらす仕組み
第3節 AIの学習過程と問題
第4節 過学習とその回避等
第5節 AIの種類
第6節 AIの歴史とシンギュラリティ
第2章 生成モデルの誕生と現在までの系譜
第1節 生成モデルの誕生、系譜とその技術の基礎
第2節 Transformerモデルとその派生モデルの系譜
第3節 ChatGPTの概要
第3章 現在の生成AIの動向
第1節 各種の生成AIと特徴
第4章 インターネットリテラシーと権利関係
第1節 インターネットリテラシーとセキュリティ
第2節 個人情報の保護
第3節 制作物に関わる権利と法律上の規制
第5章 に関する基本理念・社会原則・ガイドライン
第1節 AIの利活用に関するルールの全体像
第2節 AI社会原則
第3節 共通の指針
第6章 テキスト生成AIに関するプロンプト
第1節 プロンプトとLM・LLM
第2節 プロンプティングの基礎とAIの特性
第7章 生成AIパスポート試験模擬問題
第1節 生成AIパスポート試験模擬問題
第2節 生成AIパスポート試験模擬問題の解答・解説

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LLM (大規模言語モデル) をつくりながら学ぼう!
本書は、GPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。
テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。
本書の特徴は、LLMの構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。
本書を最後まで読めばLLMの仕組みがしっかりと理解でき、独自のモデルを構築するためのスキルを身につけることができるでしょう。作成するモデルは大規模な基礎モデルに比べれば規模は小さいものの、基になっている概念は同じです。最先端のLLMの構築に使われている中核的なメカニズムやテクニックを理解するための強力なツールとなるでしょう。
[対象読者]
・LLMの仕組みを理解し、独自のモデルを一から構築する方法を学びたいと考えている機械学習の愛好家、エンジニア、学生
・本書はPyTorchを活用しており、事前にPythonプログラミングを理解している必要があります。
・機械学習、ディープラーニング、人工知能(AI)の知識があれば役立ちますが、幅広い知識や経験は必要ありません。
・高校レベルの数学、ベクトルや行列の知識は本書を理解する助けとなりますが、高度な数学の知識は不要です。
[目次]
1章 大規模言語モデルを理解する
2章 テキストデータの準備
3章 Attentionメカニズムのコーディング
4章 テキストを生成するためのGPTモデルを一から実装する
5章 ラベルなしデータでの事前学習
6章 分類のためのファインチューニング
7章 指示に従うためのファインチューニング
付録A PyTorch 入門
付録B 参考資料
付録C 練習問題の解答
付録D 訓練ループに高度なテクニックを追加する
付録E LoRAによるパラメータ効率のよいファインチューニング
“Build a Large Language Model (from Scratch)”(Manning Publishing 刊)の日本語版
1章 大規模言語モデルを理解する
2章 テキストデータの準備
3章 Attentionメカニズムのコーディング
4章 テキストを生成するためのGPTモデルを一から実装する
5章 ラベルなしデータでの事前学習
6章 分類のためのファインチューニング
7章 指示に従うためのファインチューニング
付録A PyTorch 入門
付録B 参考資料
付録C 練習問題の解答
付録D 訓練ループに高度なテクニックを追加する
付録E LoRAによるパラメータ効率のよいファインチューニング
Sebastian Raschka(セバスチャン・ラシュカ): Lightning AI社でAIとLLM の研究開発に注力。以前はウィスコンシン大学マディソン校統計学部助教授。著書に『Python機械学習プログラミング[第3版] 達人データサイエンティストによる理論と実践』(インプレス)がある。
[監訳]巣籠 悠輔(すごもり ゆうすけ): 株式会社MIRA代表取締役、日本ディープラーニング協会有識者会員。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018 に選出。著書に『詳解ディープラーニング』、監訳書に『Pythonによるディープラーニング』(マイナビ出版) 等がある。
[翻訳]株式会社クイープ: 1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『Python機械学習プログラミング[第3版]』『プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム』(インプレス)、『なっとく! AIアルゴリズム』(翔泳社)、『Pythonによるディープラーニング』(マイナビ出版)などがある。 www.quipu.co.jp
※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

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