生成AIのプロンプトエンジニアリング―信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則 [単行本]
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生成AIのプロンプトエンジニアリング―信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則 [単行本]



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出版社:オーム社
販売開始日: 2025/07/09
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生成AIのプロンプトエンジニアリング―信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則 の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    生成AIの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。精度が高く望ましい出力を生成AIから引き出すためにどうすべきか、GPT‐3以降の知見をもとに、LLMや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成AIのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を広くカバーしています。Jupyter NotebookやGoogle Colab上で実際にサンプルコードを動かしながら学び進めることができ、最終章では、それまで学んだ知識をもとに実際に生成AIを活用したアプリケーションを構築します。
  • 目次(「BOOK」データベースより)

    1章 プロンプトの5つの原則
    2章 テキスト生成のための大規模言語モデル入門
    3章 LLMによるテキスト生成の標準的な手法
    4章 LangChainを用いた高度なテキスト生成手法
    5章 FaissとPineconeによるベクトルデータベース
    6章 ツールとメモリーを使う自律エージェント
    7章 画像生成のための拡散モデル入門
    8章 Midjourneyによる画像生成の標準的な手法
    9章 Stable Diffusionを用いた高度な画像生成手法
    10章 AIを活用したアプリケーションの構築
  • 出版社からのコメント

    生成AIの躍進により注目されるプロンプトエンジニアリングの解説書。LLMや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化。
  • 内容紹介

    モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく!
    生成AIの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。GPT-3以降の知見をもとに、LLMや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。基本原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成AIのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を網羅的に扱っています。モデルが進化しても通用する普遍的アプローチが身につく、エンジニア必携の一冊。
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    フェニックス,ジェームス(フェニックス,ジェームス/Phoenix,James)
    マーケティングチーム向けに信頼性の高いデータパイプラインを構築し、何千もの反復タスクを自動化している。General Assemblyで60以上(原著の出版時点)のデータサイエンスブートキャンプを教え、UdemyコースとVexpowerでMikeと提携している

    テイラー,マイク(テイラー,マイク/Taylor,Mike)
    米国、英国、EUにオフィスを構える50人規模のグロースマーケティングージェンシーLadderの共同創設者。LinkedInラーニング、Udemy、Vexpowerで40万人以上(原著の出版時点)が彼のマーケティングとAIコースを受講している

    田村 広平(タムラ コウヘイ)
    NRI OpenStandia所属。本業はOSSのテクニカルサポートとR&Dで、AIに関する書籍やWeb記事の監訳・企画・執筆も行っている

    大野 真一朗(オオノ シンイチロウ)
    株式会社野村総合研究所所属。機械学習や数理最適化のビジネス適用、量子コンピューティング等の先進的な技術の応用研究に従事。現在はグループマネージャとして、先進技術の社内普及・顧客適用支援・研究開発を推進する組織のマネージメントを担当

    砂長谷 健(スナハセ タケル)
    株式会社野村総合研究所所属。入社以来、日本有数の大企業向けシステム開発から数理最適化のソフトウェア開発等の幅広い分野のテックリードを担当。現在は機械学習やデータ分析を活用したソフトウェアの開発業務を担当

    土井 健(ドイ ケン)
    株式会社野村総合研究所所属。入社以来、AI・クラウド等のDX開発案件、ブロックチェーンやオープンデータ等のR&Dを担当。現在は、野村総合研究所発の最適化ソリューションfiboatで事業リーダーを務め、数理最適化や機械学習を活用した業務課題の解決に取り組んでいる

    大貫 峻平(オオヌキ シュンペイ)
    株式会社野村総合研究所所属。入社以来、機械学習や数理最適化を活用したシステムの開発業務に従事。現在は機械学習やデータ分析を活用したソフトウェアの開発業務を担当

    石山 将成(イシヤマ マサナリ)
    株式会社野村総合研究所所属。入社以来、量子コンピューティングや衛星データを用いた画像認識等のR&Dに従事。現在は数理最適化を活用したソフトウェアシステムの開発業務を担当

生成AIのプロンプトエンジニアリング―信頼できる生成AIの出力を得るための普遍的な入力の原則 の商品スペック

商品仕様
出版社名:オライリー・ジャパン
著者名:James Phoenix(著)/Mike Taylor(著)/田村 広平(監訳)/大野 真一朗(監訳)/砂長谷 健(訳)/土井 健(訳)/大貫 峻平(訳)/石山 将成(訳)
発行年月日:2025/07/07
ISBN-10:4814401248
ISBN-13:9784814401246
判型:B5
発売社名:オーム社
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:453ページ
縦:24cm
その他: 原書名: Prompt Engineering for Generative Al〈Phoenix,James;Taylor,Mike〉
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