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[BOOKデータベースより]
生成AIの進化は、単なるデモやPoCの段階を越え、実際のビジネスや社会に組み込まれる「AIアプリケーション時代」へと移行しつつあります。本書が扱う「AIエンジニアリング」とは、単にモデルを利用するのではなく、信頼性・スケーラビリティ・安全性を備えたAIアプリケーションを設計・構築・運用するための体系的アプローチを指します。大規模言語モデル(LLM)を中心に、RAG(検索拡張生成)、エージェント設計、ワークフロー構築、ガードレールや評価手法までを幅広く解説します。さらに、アーキテクチャ設計やセキュリティ、ガバナンスといった実務的課題にも踏み込みます。研究から実装、運用までを一気通貫で捉え、使うだけのAIではなく、価値を生み出すAIへと進む道筋を示すガイドです。AIエンジニアや開発者はもちろん、AIを戦略的に活用したいビジネスリーダーにとっても必読です。
1章 基盤モデルを用いたAIアプリケーション開発入門
2章 基盤モデルを理解する
3章 評価方法論
4章 AIシステムの評価
5章 プロンプトエンジニアリング
6章 RAGとエージェント
7章 ファインチューニング
8章 データセットエンジニアリング
9章 推論の最適化
10章 AIエンジニアリングのアーキテクチャとユーザーフィードバック