LLMエンジニアリングの準備：前提条件、自己評価、およびマインドセット

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学習マインドセット
LLMエンジニアリング
LLMED
モデルデプロイメント
PyTorch
自己評価
Ready Tensor
Mohamed Abdelhamid
Wasif Mehmood
Rahul Parajuli

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つまり、Python、機械学習の概念、および基本的なLLM操作において、すでに実用的な基礎がある場合、このプログラムから最大限の成果を得ることができます。

これを飛行前チェックと考えてください。ここで準備ができていれば、プログラムをスムーズに進めることができます。

主要な前提条件

専門家である必要はありませんが、以下の基本事項に慣れている必要があります。

transformers

いくつかが馴染みがない場合でも、大丈夫です。
これはゲートではなく、ガイドです。このリストを使用して、先に進む前に復習すべきことをターゲットにしてください。

準備状況チェック

期待されることがわかったので、準備状況をテストする時間です。
LLMエンジニアリング準備状況チェッククイズ
は、上記で概説された前提条件のスキルを特定するのに役立つように設計された短い自己評価です。

所要時間は約5〜7分で、上記の前提条件スキルをカバーしています。結果は、あなたがどこに立っているか、準備が必要な場合は何に焦点を当てるべきかを正確に示します。

スコアの意味

70%以上：準備ができています。効果的に学習し、自信を持って進歩するための基礎があります。
70%未満：それは失敗ではありません — フィードバックです。見逃したトピックを復習し、いくつかのチュートリアルを視聴して、より強くなって戻ってきてください。

クイズは進捗をブロックするためのものではありません — 経験から最大限の成果を得られるようにするためにここにあります。
多くのスキルは、YouTubeチュートリアル、Hugging Faceドキュメント、またはエージェント概念のための無料のAgentic AI Developer Programを使用して、迅速にリフレッシュできます。

低いスコアは後退ではありません — 準備を強化するためのシグナルです。

重要なマインドセット

技術的な知識は学ぶことができます。

このプログラムでの成功、そしてあなたのAIキャリアでの成功を本当に定義するのは、継続的に学ぶ意欲です。

従来の教育では、最初に学び、後で応用しました。
現在、AIでは、学習が仕事です。

私たち全員が、これらを何も知らない状態から始めました — Python、transformers、embeddings — すべてが一度は新しいものでした。

重要なのは、どこから始めるかではなく、学ぶ意欲です。

このプログラムで成功する学習者は、何かが馴染みがないと感じたときに前進し続ける人々です。

ドキュメント、実験、好奇心はあなたの最も価値のあるツールです。それらを有利に使用してください。

次のステップ

準備状況クイズを完了し、弱い領域を復習したら、次のレッスンへ進んでください —
カリキュラム&ロードマップ — 各週のレッスンが2つのキャップストーンプロジェクトにどのように構築されるかを確認します。

そして覚えておいてください — これは始める前にすべてを知ることではありません。

継続的に学ぶ準備ができていることです。AIエンジニアとして構築する最も価値のあるスキルは、新しいことを自分自身に教え、途中で好奇心を持ち続ける能力です。

あなたの最高の教師はあなた自身です。

改めて、ようこそ。それでは、構築の準備をしましょう。

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