LLM活用は、プロンプトの工夫から、AIが思考するためのコンテキストを動的に構築するエンジニアリングへと進化しています。
今回のキャンプでは、トークン上限やアテンションの分散といった物理的制約を克服し、AIの推論精度を劇的に向上させる「保存・選択・圧縮・分離」の4大戦略を体系的に解説。単なる指示を超え、AIの性能を最大限に引き出すための不可欠な知見を、実践的なハンズオンと共に習得します。
プログラム概要
- ・パラダイムシフト：プロンプトからコンテキスト設計へ
- ・コンテキスト増大が招く障害
- ・コンテキストエンジニアリング：4つの核心戦略
- ・実践ハンズオン：高精度な自動化ツールの構築
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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株式会社スキルアップNeXt CTO／小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
開催概要
日時
2026年5月20日（水）19：30～21：00
開催方法
YouTubeライブ配信
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。