Googleの提供する無料のジェネレーティブAI学習パス

無料のジェネレーティブAI学習パス

 

Generative AIモデルの潜在能力とその応用に興味がありますか？幸運なことに、Google CloudはGenerative AI Learning Pathをリリースしました。このパスは、Generative AIの基本的な概念から、Generative AI Studioなどの高度なツールまで、カスタマイズされたGenerative AIモデルの構築までを説明した無料のコースの素晴らしいコレクションです。

この記事では、利用可能な7つのコースについて探求し、私たちの日常に存在する大規模言語モデルの背後にある概念を理解し、新しいAIソリューションを作成することができます。さあ、始めましょう！

 

• ドリームブースと出会う：主体駆動型テキストから画像生成のためのAI技術
• 説明可能AI（XAI）
• 「ロジスティック回帰：直感と実装」

1. Generative AIの概要

 

コースリンク：Generative AIの概要

この最初のコースは、Google CloudのAI Technical Curriculum DeveloperであるGwendolyn Stripling博士によるGenerative AIの概要です。Generative AIが何であり、どのように応用されるのかを学びます。データサイエンス（AI、機械学習、ディープラーニング）の基本的な概念から始まり、Generative AIがこれらの学問とは異なる点を説明します。さらに、トランスフォーマーや幻覚、大規模言語モデルなどの非常に直感的なイラストを用いて、Generative AIを取り巻くキーコンセプトを説明します。

ビデオの長さ：22分

講師：Gwendolyn Stripling

参考文献：

• テックスパートに聞く：Generative AIとは何ですか？
• Gen App Builderを使用した新しいGenerative AIパワードの検索および対話体験の構築
• ビジネスにおけるGenerative AIの意義

 

2. 大規模言語モデルの概要

 

コースリンク：大規模言語モデルの概要

この2番目のコースでは、言語モデルの概要を高いレベルで紹介します。特に、テキスト分類、質問応答、ドキュメント要約などのLLMの応用例を示します。最後に、GoogleのGenerative AI開発ツールの潜在能力を示し、コードを使用せずにアプリケーションを構築する方法を紹介します。

ビデオの長さ：15分

講師：John Ewald

参考文献：

• NLPのImageNet時代が到来
• Google Cloudが大規模言語モデルでNLPを強化
• LaMDA：画期的な会話技術

 

3. 画像生成の概要

 

コースリンク：画像生成の概要

この3番目のコースでは、画像を生成するモデルの中でも最も重要な拡散モデルについて説明します。最も有望な手法のいくつかは、変分オートエンコーダ、生成的敵対ネットワークモデル、自己回帰モデルです。

また、生成の条件付けなしと条件付けされた生成の2つのタイプに分類できるユースケースも示します。前者には、人間の顔の合成や超解像が含まれます。条件付けされた生成の例は、テキストプロンプトからの画像の生成、画像のインペインティング、テキストガイドによる画像対画像などです。

ビデオの長さ：9分

講師：Kyle Steckler

 

4. アテンションメカニズム

 

コースリンク：アテンションメカニズム

この短いコースでは、トランスフォーマーや大規模言語モデルの背後にある非常に重要な概念であるアテンションメカニズムについて詳しく学びます。アテンションメカニズムは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのタスクの改善を可能にしました。特に、アテンションメカニズムが機械翻訳を解決するためにどのように機能するかを示します。

ビデオの長さ：5分

講師：Sanjana Reddy

 

5. トランスフォーマーモデルとBERTモデル

 

コースリンク：トランスフォーマーモデルとBERTモデル

このコースでは、BERTモデルの背後にあるトランスフォーマーアーキテクチャについて説明します。トランスフォーマーを説明した後、BERTの概要と、単文分類や質問応答などのさまざまなタスクを解決するためにどのように適用されるかを概説します。

以前のコースとは異なり、この理論はラボと一緒に提供されます。そのため、PythonとTensorFlowの事前知識が必要です。

動画の長さ：22分

講師：サンジャナ・レディ

推奨文献：

• Attention Is All You Need
• Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding

 

6. 画像キャプショニングモデルの作成

 

コースリンク：画像キャプショニングモデルの作成

このコースでは、画像を入力としてテキストキャプションを生成する生成モデルである画像キャプショニングモデルについて説明します。エンコーダーデコーダー構造、注意機構、トランスフォーマーを活用して、与えられた画像に対するキャプションの予測タスクを解決します。前のコースと同様に、理論を実践に移すためのラボもあります。これもPythonとTensorFlowの事前知識を持つデータプロフェッショナルを対象としています。

動画の長さ：29分

講師：大山巧

 

7. ジェネレーティブAIスタジオへの導入

 

コースリンク：ジェネレーティブAIスタジオへの導入

最後のコースでは、ジェネレーティブAIスタジオを紹介し、探求します。ジェネレーティブAIの定義や、コード生成、情報抽出、仮想アシスタンスなどの使用例について再び説明します。これらのコアコンセプトの概要を示した後、Google CloudはAIのバックグラウンドを持たなくてもジェネレーティブAIのタスクを解決するのに役立つツールを紹介します。その中の1つがVertex AIであり、機械学習モデルの構築から展開までを管理するプラットフォームです。このエンドツーエンドのプラットフォームには、ジェネレーティブAIスタジオとモデルガーデンの2つの製品が含まれています。このコースでは、ジェネレーティブAIスタジオに焦点を当てて説明し、コードなしまたはローコードで簡単に生成モデルを構築できるようにします。

動画の長さ：15分

推奨文献：

• ジェネレーティブAIスタジオ
• テキストプロンプトデザインの概要
• ラボ：ジェネレーティブAIスタジオのはじめ方

 

最後の考え

 

Google Cloudが提供するジェネレーティブAIコースの簡単な概要が役に立ったことを願っています。ジェネレーティブAIのコアコンセプトを理解するための出発点がわからない場合、このパスはすべての側面をカバーしています。既に機械学習のバックグラウンドを持っている場合、これらのコースのいずれかからモデルや使用例を発見できるでしょう。ジェネレーティブAIに関する他の無料のコースを知っていますか？有益な提案があればコメントで教えてください。

    Eugenia Anelloは現在、イタリアのパドヴァ大学情報工学部の研究員です。彼女の研究プロジェクトは、異常検出と組み合わせた継続的な学習に焦点を当てています。

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