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【図書】 生成ＡＩのプロンプトエンジニアリング

信頼できる生成ＡＩの出力を得るための普遍的な入力の原則 --
Ｊａｍｅｓ　Ｐｈｏｅｎｉｘ ／著, Ｍｉｋｅ　Ｔａｙｌｏｒ ／著, 田村広平 ／監訳, 大野真一朗 ／監訳, 砂長谷健 ／〔ほか〕訳   -- オライリー・ジャパン -- ２０２５．７ -- ２４ｃｍ -- ４５３ｐ

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タイトル 生成ＡＩのプロンプトエンジニアリング
副書名 信頼できる生成ＡＩの出力を得るための普遍的な入力の原則
著者名等 Ｊａｍｅｓ　Ｐｈｏｅｎｉｘ ／著, Ｍｉｋｅ　Ｔａｙｌｏｒ ／著, 田村広平 ／監訳, 大野真一朗 ／監訳, 砂長谷健 ／〔ほか〕訳  
出版 オライリー・ジャパン ２０２５．７
大きさ等 ２４ｃｍ ４５３ｐ
分類 007.13
件名 生成ＡＩ
注記 原タイトル：Ｐｒｏｍｐｔ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ　ＡＩ
注記 索引あり
注記 サンプルデータダウンロード
著者紹介 【Ｊａｍｅｓ　Ｐｈｏｅｎｉｘ】マーケティングチーム向けに信頼性の高いデータパイプラインを構築し、何千もの反復タスクを自動化している。Ｇｅｎｅｒａｌ　Ａｓｓｅｍｂｌｙで６０以上のデータサイエンスブートキャンプを教え、ＵｄｅｍｙコースとＶｅｘｐｏｗｅｒで、Ｍｉｋｅと提携している。（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）
要旨 生成ＡＩの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。精度が高く望ましい出力を生成ＡＩから引き出すためにどうすべきか、ＧＰＴ‐３以降の知見をもとに、ＬＬＭや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成ＡＩのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を広くカバーしています。Ｊｕｐｙｔｅｒ　ＮｏｔｅｂｏｏｋやＧｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂ上で実際にサンプルコードを動かしながら学び進めることができ、最終章では、それまで学んだ知識をもとに実際に生成ＡＩを活用したアプリケーションを構築します。
目次 １章　プロンプトの５つの原則；２章　テキスト生成のための大規模言語モデル入門；３章　ＬＬＭによるテキスト生成の標準的な手法；４章　ＬａｎｇＣｈａｉｎを用いた高度なテキスト生成手法；５章　ＦａｉｓｓとＰｉｎｅｃｏｎｅによるベクトルデータベース；６章　ツールとメモリーを使う自律エージェント；７章　画像生成のための拡散モデル入門；８章　Ｍｉｄｊｏｕｒｎｅｙによる画像生成の標準的な手法；９章　Ｓｔａｂｌｅ　Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎを用いた高度な画像生成手法；１０章　ＡＩを活用したアプリケーションの構築
ISBN(13)、ISBN 978-4-8144-0124-6　　 4-8144-0124-8
書誌番号 1125019343
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1125019343

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所蔵

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所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 情報科学 007.1 一般書 予約受取待 - 2078164827 iLisvirtual
南 公開 007.1 一般書 貸出中 - 2079419632 iLisvirtual
港北 公開 007.1 一般書 予約受取待 - 2078455708 iLisvirtual

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