ある程度経験のあるIT技術者にお勧めのモデル。
または、ある程度ITリテラシーのある多様な実務家にもお勧めのモデル。
Pythonで比較的容易に実現ができ、様々な局面で応用可能なAI開発技術を身につけ、事業にAIを自作導入できる人材を目指す。また、AIの基礎理論である機械学習を学び、理解を深める。
ラボでは、自然言語処理を通してAI・ディープラーニング（深層学習）を学ぶ。ディープラーニングがどのように活用されているかという一般的な理解から、実際にエンジニアとして開発に貢献できるところまでを実用の視点でカバーする。
生成AIなども活用しつつ、ディープラーニングの一つの技術的な到達地点であるトランスフォーマーの学習・テスト・活用に触れていく。実装に触れて大まかなイメージを掴んだところで、自然言語処理の概要と大規模言語モデル（LLM）の活用方法を導入する。