内容紹介：ファインチューニングについて、具体的なＰｙｔｈｏｎコードを通じて基本から実践までわかりやすく説明本書は、画像識別や自然言語処理といった実務における代表的なタスクで現れるモデルのファインチューニング、さらに近年著しく発達している生成ＡＩモデルのファインチューニング、および、強化学習を活用したファインチューニングについて、それぞれ具体的なＰｙｔｈｏｎコードを通じて基本から実践までわかりやすく説明した書籍です。ファインチューニングを実務で活用することを目指すエンジニアや研究者、および学生の方々を対象に、実務に直結したアドバイスや具体的な手法を提供し、現場での実践力を高めていただくことを目標としています。それぞれのタスクを実施するための手続きを「レシピ」としてパッケージ化して、その中身を「レシピの概要」「事前準備」「ファインチューニング実装」「評価」「応用レシピ」としています。具体的なＰｙｔｈｏｎコードを通じて基本的かつ実践的な考え方を理解していただき、さらにそれを読者の皆さん自身の課題に合わせて修正できるようにしています。これからファインチューニングを始めたい、あるいはファインチューニングの実践におけるコツを知りたい方におすすめの書籍です。
ファインチューニングのしくみと実践のコツを解説！
もくじ情報：１　ファインチューニングの基礎知識（機械学習とは；ファインチューニングとは　ほか）；２　画像のファインチューニング（このＣｈａｐｔｅｒで取り扱うタスクと機械学習モデル；画像ファインチューニングのしくみ　ほか）；３　自然言語処理のファインチューニング（自然言語処理とは；テキスト分類のファインチューニング　ほか）；４　生成ＡＩのファインチューニング（生成ＡＩ；プロンプトエンジニアリングによる質問応答　ほか）；５　強化学習によるファインチューニング（強化学習とＲＬＨＦ；ポジティブな文生成のファインチューニング）；Ａｐｐｅｎｄｉｘ　評価指標

藤原　弘将(フジハラ　ヒロマサ)
京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了（情報学）。２００７年、産業技術総合研究所に入所。機械学習を用いた音声／音楽の自動理解の研究に従事。開発した特許技術をさまざまな企業にライセンス提供し、ライセンス先企業の技術顧問も務める。２０１２年、ボストンコンサルティンググループに入社。ビッグデータ活用領域を中心に多数、業界・テーマのプロジェクトに従事。ＡＩ系のスタートアップ企業を経て、２０１６年に株式会社Ｌａｂｏｒｏ．ＡＩを創業。代表取締役ＣＯＯ兼ＣＴＯとして技術開発をリード