1.1 AIエンジニアリングの台頭 1.1.1 言語モデルから大規模言語モデルへ 1.1.2 大規模言語モデルから基盤モデルへ 1.1.3 基盤モデルからAIエンジニアリングへ なぜ「AIエンジニアリング」という用語を使うのか? 1.2 基盤モデルのユースケース 1.2.1 コーディング 1.2.2 画像・動画制作 1.2.3 文章作成 1.2.4 教育 1.2.5 会話ボット 1.2.6 情報の集約 1.2.7 データの整理 1.2.8 ワークフローの自動化 1.3 AIアプリケーションの計画 1.3.1 ユースケースの評価 1.3.2 期待値の設定 1.3.3 マイルストーン計画 1.3.4 メンテナンス 1.4 AIエンジニアリングスタック 1.4.1 AIスタックの3つのレイヤー 1.4.2 AIエンジニアリングとMLエンジニアリングの違い 学習、事前学習、ファインチューニング、事後学習の違いについて 1.4.3 AIエンジニアリング vs フルスタックエンジニアリング 1.5 まとめ