Googleと一緒にジェネレーティブAIを学ぶ
学ぶ GoogleとジェネレーティブAI
人工知能（AI）エコシステムは、過去5年間で急速に進化しており、その進化をリードしているのはGenerative AI（GAI）です。実際、Generative AI市場は2023年の37億ドルから2028年には360億ドルに達すると予想されています。
今日、Generative AIは医療、マーケティング、ファッション、エンターテイメントなど、多くの産業に影響を与えています。AIイメージジェネレーターやAIビデオジェネレーターなどのAIジェネレーターは、手作業の人間のタスクを代替する可能性を示しています。しかし、この分野で進歩するには専門のAIスキルセットが必要です。
そこで、AI愛好家の学習を容易にするために、GoogleはGenerative AIのための10の無料コースを開始しました。それらについては後ほど詳しく説明しますが、まずはGenerative AIとは何かについて簡単に見てみましょう。
Generative AIとは何か、なぜGenerative AIの学習が重要なのか
Generative AIは、既存のデータサンプルを使用して、画像、テキスト、音声、ビデオなどの新しい現実的なコンテンツを生成するモデルを構築する専門のAI領域です。
例えば、ChatGPTやDALL-Eなどのモデルは、Generative AIの著名な例であり、現実世界での応用が見られています。ChatGPTはBingの検索エンジンに統合されており、EdgeブラウザにはDALL-Eが組み込まれています。
Generative AIが進化するにつれて、この技術を最新の状態に保つことは、以下の理由から重要になってきました：
- ビジネスの生産性、コスト効率、効率性を確保します。
- 実験や創造性を促進します。
- 人間とAIの協力をサポートし、人間の能力を補完します。
- 革新的な問題解決戦略を可能にします。
では、Googleが学習者がGenerative AIを学ぶのを助ける方法を見てみましょう。
Googleの10コースのGenerative AI学習パス
1. Generative AI入門
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コースの難易度： 初心者レベル
完了時間： 約45分
前提条件： なし
AI愛好家は何を学ぶのでしょうか？
- Generative AIとは何か、その動作原理、応用例、および標準的な機械学習（ML）技術との違いについて学びます。
- Googleが提供するGenerative AIアプリの作成に使用されるツールについて説明します。
- このコースでは、Generative AIモデルのタイプについても学びます。単一モードのシステムは1つの入力タイプのみを取りますが、マルチモードのシステムは複数の入力タイプを取ることができます。
2. 大規模言語モデル入門
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コースの難易度： 初心者レベル
完了時間： 約45分
前提条件： なし
AI愛好家は何を学ぶのでしょうか？
- このコースでは、大量のテキストデータでトレーニングされたAIモデルであるLLM（Large Language Models）について探求します。例として「GoogleのBard AI」は、高度な人間と機械の相互作用を可能にする優れたLLMの一例です。
- LLMが感情分析にどのように使用されるかを理解します。
- 望ましい出力を実現するために、言語モデルに与えられるプロンプトを洗練するプロンプトチューニングについて学びます。
- Googleが提供するGen AIの開発に使用されるツールについて説明します。
3. 責任あるAI入門
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コースの難易度： 初心者レベル
完了時間： 約1日（クイズ/ラボは自分の時間で完了）
前提条件： なし
AI愛好家は何を学ぶのでしょうか？
- 責任ある人工知能とは何か？なぜ重要なのか、そしてGoogleがこの技術を製品にどのように実装しているのか。
- Googleの7つの責任あるAIの原則についての紹介。
4. ジェネラティブAIの基礎
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コースの難易度：初心者レベル
完了時間：約1日（クイズ/ラボは自分のペースで完了）
必要条件：なし
AI愛好家が学ぶこと：
- 前の3つのコースの内容がすべて含まれています。
- ジェネラティブAIの基本的な概念の理解を示すための最終的なクイズが含まれています。
5. 画像生成の紹介
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コースの難易度：初心者レベル
完了時間：約1日（クイズ/ラボは自分のペースで完了）
必要条件：機械学習、ディープラーニング（DL）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、Pythonプログラミングの知識が必要です。
AI愛好家が学ぶこと：
- このコースでは、拡散モデル、その動作、実装について学びます。
- 非条件付きの拡散モデルとは何かを理解します。
- テキストから画像への拡散モデルの改善。
- これらのモデルをGoogleの完全管理型MLプラットフォームであるVertex AIでトレーニングおよびデプロイする方法を理解します。
6. エンコーダ・デコーダアーキテクチャ
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コースの難易度：中級レベル
完了時間：約1日（クイズ/ラボは自分のペースで完了）
必要条件：PythonプログラミングとTensorFlowの知識が必要です。
AI愛好家が学ぶこと：
- エンコーダ・デコーダアーキテクチャの主要なコンポーネントを理解します。
- エンコーダ・デコーダアーキテクチャを使用してモデルをトレーニングし、それからテキストを生成する方法を理解します。
- TensorFlowでコーディングするラボの解説が含まれており、本格的なモデルを構築するための人気のあるML開発プラットフォームです。
7. アテンションメカニズム
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コースの難易度：中級レベル
完了時間：約45分
必要条件：機械学習、ディープラーニング（DL）、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン（CV）、Pythonプログラミングの知識が必要です。
AI愛好家が学ぶこと：
- アテンションメカニズムの概念を理解します。これは、言語モデルが文脈情報を理解するために特定の入力シーケンスセグメントに集中できるようにする強力なアプローチです。
- アテンションメカニズムの動作とその使用方法を学びます。
- アテンションメカニズムがMLモデルにどのように適用されるかを理解します。
8. トランスフォーマーモデルとBERTモデル
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コースの難易度：初心者レベル
完了時間：約45分
必要条件：機械学習の中級知識、単語埋め込みとアテンションメカニズムの理解、PythonとTensorFlowの経験が必要です。
AI愛好家が学ぶこと：
- トランスフォーマーアーキテクチャについて学び、トランスフォーマーモデルの一種であるBidirectional Encoder Representation from the Transformer（BERT）モデルがTransformersを使用して構築される方法を探索します。
- BERTモデルが使用される異なるNLPタスクについて説明します。
9. 画像キャプションモデルの作成
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コースの難易度：中級レベル
完了時間：〜1日（クイズ/ラボは自分のペースで完了）
前提条件：機械学習（ML）、深層学習（DL）、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン（CV）、Pythonプログラミングの知識が必要です。
AI愛好家は何を学びますか？
- 画像キャプションモデルの要素を特定する方法
- 画像キャプションのためのモデルの構築と評価方法
- 写真のキャプション作成に使用するキャプションモデルの作成方法
10. ジェネレーティブAIスタジオの紹介
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コースの難易度：入門レベル
完了時間：〜1日（クイズ/ラボは自分のペースで完了）
前提条件：なし
AI愛好家は何を学びますか？
- ジェネレーティブAIスタジオ（Vertex AIの製品）の目的を認識する
- ジェネレーティブAIスタジオのオプションとプロパティについても説明されています
- このツールを使用できる実践的なラボが含まれています
これらの10つの無料コースを修了すると、学習者はジェネレーティブAIとその実践的な応用について包括的な理解を持つことができます。新たに獲得した知識を活用して、ポジティブな社会への影響を持つ革新的な製品を開発することができます。
「ChatGPTや他のAIアプリがかつて人間が自分で行う必要があったことや他の人間を雇う必要があったことを行うことができるようになる世界では、『どのように価値を追加するのか』という問いがいつも以上に重要になります。」― ヘンドリス・ヴァンロン・スミス・ジュニア、メイフラワー・プリマスのCEO、書籍『ビジネスエッセンシャル』より引用。
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