「自分専用ＬＬＭ」を作ってＡＩを深く理解できる。ＧＰＵもハイスペックＰＣも不要！擬似ローカルＬＬＭ環境で学べる。
もくじ情報：第１章　いま、なぜＬＬＭの実装を学ぶのか―「使う」から「創る」へ；第２章　Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙのセットアップをする；第３章　公開ＬＬＭモデルを使う準備をする；第４章　ＧｒａｄｉｏでＷｅｂインターフェースを簡単につくる；第５章　ブラウザでＬＬＭを動かし、その仕組みを理解する；第６章　知識を拡張する―ＲＡＧでつくる「自分専用」検索システム；第７章　モデルを改造する―ファインチューニングで好みの文体を覚えさせる；第８章　ブラックボックスの中身を知る―Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒで理解するＡＩの仕組み；第９章　ＡＩエージェントにつながるＴｏｏｌ　Ｃａｌｌｉｎｇを実践する

中西　崇文(ナカニシ　タカフミ)
東京工科大学コンピュータサイエンス学部教授。早稲田大学ナノ・ライフ創新研究機構　規範科学総合研究所客員主任研究員（研究院客員准教授）、デジタルハリウッド大学大学院客員教授。専門は説明可能なＡＩ（ＸＡＩ）、データマイニング、感性情報処理。機械学習モデルの逆写像に基づく説明技術「ＡＩＭＥ（Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ　Ｉｎｖｅｒｓｅ　Ｍｏｄｅｌ　Ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｓ）」の提案者として、医療、経済、教育、音楽など幅広い分野への応用研究を進めている。筑波大学大学院博士課程システム情報工学研究科修了後、情報通信研究機構（ＮＩＣＴ）研究員、国際大学ＧＬＯＣＯＭ准教授・主任研究員、武蔵野大学データサイエンス学部准教授を経て現職。ＡＩリテラシー教育や生成ＡＩ実装教育にも力を入れ、理論と実践をつなぐ研究・教育活動を展開している（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）