生成AIによるコーディングとR&Dへの実装テクニック

＜セミナー　No.603503（Live配信）＞
＜セミナー　No.603555（アーカイブ配信）＞


生成AIによるコーディングとR&Dへの実装テクニック


受講形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】いずれかのみ
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■Live配信：２０２６年３月１１日（水）13：00～16：30
■アーカイブ配信：２０２６年３月２３日（水）まで申込み受付
　　　　　　　　　（視聴期間：３月２３日～４月２日）
■講師
奈良先端科学技術大学院大学 准教授　内山 英昭氏
■聴講料
１名につき４９,５００円（消費税込/資料付き）
１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４４,０００円（税込）
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。
■Live配信セミナーの受講について
・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
　セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
・複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
　万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
■配布資料について
Live配信の開催前日（アーカイブ配信の場合は配信開始日）までにお送りいたします。

プログラム

【講座主旨】
　生成AIの発展に伴い、研究開発におけるプログラミングの世界は大きく変化しつつある。 ChatGPTやClaude等のLLMを活用することで、自然言語からのコード生成、デバッグ、リファクタリン グ等が飛躍的に効率化され、実装プロセスが変わりつつある。本講演では，AIを効果的に活用したい技 術者を対象に、LLMの基礎理論から実践的なプログラミングテクニックまでを解説する。 Chain of Thought、In-Context Learning、Reasoning等のLLMの仕組みを理解した上で、効率的なプ ロンプト設計、複数AIの使い分け、既存コードやAPI仕様書の活用法等、研究開発における具体的な実 装テクニックを紹介する。

【講座内容】

１．イントロダクション
　　1.1　講演の目的と対象者
　　1.2　AIとプログラミングの現状

２．AIの進化と生成AIの登場
　　2.1　Deep learningからTransformerへ
　　2.2　ChatGPT登場による転換点
　　2.3　自然言語からコード生成の実現

３．主要なAIサービスとツール
　　3.1　チャット形式AIサービス
　　3.2　AI開発ツールの普及

４．本講演のスコープ

５．LLMの基礎知識
　　5.1　AIとLLMの定義
　　5.2　LLMの動作原理
　　5.3　LLMの汎用的能力の獲得
　　5.4　スケーリング則と性能向上

６．AIサービスの仕組み
　　6.1　ユーザとAIの対話システム
　　6.2　プロンプトの重要性
　　6.3　会話履歴の管理とKVキャッシュ

７．LLMの機能評価
　　7.1　言語変換機能
　　7.2　辞書・知識・データベース機能
　　7.3　アイデア生成機能

８．重要な基礎概念
　　8.1　トークンとコンテキストウインドウ
　　8.2　Chain of Thought
　　8.3　In-Context Learning
　　8.4　Reasoning

９．実践テクニック
　　9.1　COTとICLを活用した効果的な使い方
　　9.2　既存コードとAPI仕様書の活用
　　9.3　複数LLMの併用と使い分け

１０．具体的な実装事例
　　10.1　ICPのSwift実装
　　10.2　pycolmapによるSfM
　　10.3　JupyterLabを用いた開発手順
　　10.4　効率的な開発のコツ

１１．AIの限界と今後
　　11.1　現状のAIでできないこと
　　11.2　AIコーディング時代に必要なスキル
　　11.3　AIとの向き合い方

１２．まとめ
　　12.1　AIプログラミングの本質
　　12.2　LLMへのコンパクトな指示の重要性

【質疑応答】

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