「Googleによる無料の生成AIコース」

Googleの無料AIコース

 

無料のコースに入る前に、Generative AIの簡単な定義を提供します。Generative AIは、ユーザーのプロンプトに基づいてテキスト、画像、または他のメディアを生成することができます。新しいコンテンツを生成したり、繰り返しのタスクを置き換えたり、カスタマイズされたデータで作業したりなど、さまざまなことができます。たとえば、PandasAIは最近リリースされたGenerative AIのPythonライブラリであり、簡単なデータ分析のためにPandasにGenerative AIの機能を統合しています。

PandasAIと同様に、私たちはGenerative AIのツールやソフトウェアがさらにリリースされ、日常生活に統合され、プロセスがより簡単でスムーズになることを期待しています。

では、Googleが提供するGenerative AIに関する無料のコースについて話しましょう。

• 「AIの責任ある適用を促進するための社会的なコンテキスト知識の活用」
• フェイブルスタジオは、TV番組の完全に新しいエピソードを書き、制作し、監督し、アニメーション化し、さらには声を担当できるAIプラットフォームであるSHOW-1をリリースしました
• 「Appleの次の動き：『Apple GPT』の開発と最先端の生成型AIツールの開発によるOpenAIへの挑戦」

 

GoogleのGenerative AI学習パス

 

Googleは、Generative AI製品と技術に関連するコースのコレクションであるGenerative AI学習パスを作成しました。この学習パスでは、Large Language Models（LLM）の基礎を学び、Google CloudでGenerative AIソリューションを作成して展開することができます。

この学習パスには、以下の10つのコースが含まれています：

 

1. Generative AIの導入

 

リンク：Generative AIの導入

このコースでは、Generative AIの基礎について概観します。Generative AIが他の機械学習手法とどのように異なるかも学びます。

 

2. Large Language Modelsの導入

 

リンク：Large Language Modelsの導入

ChatGPTやBardなどのチャットボットの台頭に伴い、Large Language Models（LLM）について学び、それらがどのように構築され、使用され、プロンプトの調整が行われるかを学ぶことは重要です。

 

3. 責任あるAIの導入

 

リンク：責任あるAIの導入

最近、責任あるAIに関するいくつかの問題が発生しています。このコースでは、Googleの製品に責任あるAIがどのように実装されているかを学びます。Googleの7つのAI原則についても学び、社会的責任、責任とプライバシーデザインの原則について詳しく知ることができます。

 

4. Generative AIの基礎

 

リンク：Generative AIの基礎

最初の3つのコースを修了した後、第4のコースでこれらの3つのコースの内容をクイズ形式で確認します。何人かの方々は既に背景知識を持っており、すぐに進めるでしょう。しかし、初心者や抜け落ちた部分を埋めたい人にとっては良い機会です。

 

5. 画像生成の導入

 

リンク：画像生成の導入

Generative AIの重要な部分は、安定した拡散を使用して画像を生成することです。このコースでは、拡散モデルについて詳しく学び、また機械学習、ディープラーニング、畳み込みニューラルネットにも深入りします。

 

6. エンコーダーデコーダーアーキテクチャ

 

リンク：エンコーダーデコーダーアーキテクチャ

シーケンス対シーケンスタスク用の強力な機械学習アーキテクチャであるエンコーダーデコーダーアーキテクチャについて学びます。これにより、機械翻訳、テキスト要約、質問応答についても理解を深めることができます。

このコースでは、特定のタスクのためのエンコーダーデコーダーアーキテクチャの簡単な実装をコーディングするラボウォークスルーも含まれています。

 

7. アテンションメカニズム

 

リンク：アテンションメカニズム

このトピックについて学びたいという話をよく聞きます。アテンションメカニズムは、ニューラルネットワークが入力シーケンスの特定の部分に焦点を当てることを可能にする技術です。このコースを成功させるためには、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、および/またはPythonプログラミングの良い理解が必要です。

 

8. TransformerモデルとBERTモデル

 

リンク：TransformerモデルとBERTモデル

用語が難しくなってきたので、この時点で少し経験を積む必要があることを知っています。このコースでは、TransformerモデルとBidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）の主要なコンポーネントについて学ぶことができます。たとえば、自己注意機構について詳しく学び、それがBERTモデルの構築にどのように使用されるか、テキスト分類などの他のタスクについても学ぶことができます。

 

9. イメージキャプションモデルの作成

 

リンク：イメージキャプションモデルの作成

名前の通りです。ディープラーニングを使用してイメージキャプションモデルを作成する方法について学びます。エンコーダーやデコーダーなど、イメージキャプションモデルのさまざまなコンポーネントを分解します。その後、モデルのトレーニングと評価に移り、自分自身のイメージキャプションモデルを作成し、画像にキャプションを生成することができます。

 

10. Generative AI Studioへの導入

 

リンク：Generative AI Studioへの導入

最後になりますが、Generative AI Studioです。このコースでは、Generative AI Studioのウォークスルー・デモを紹介し、プロトタイプ作成やカスタマイズ可能な生成AIモデルの能力をアプリケーションに活用する方法を学ぶことができます。最後には実習とクイズもあり、知識を試すことができます。

 

まとめ

 

Googleが提供するこの10コースの学習パスは、初心者だけでなく、機械学習エンジニアやデータサイエンティストもキャリアの転換や新しいことを学ぶ人々に向けたものです。遅れるよりも最新の情報にアップデートしておく方が良いですし、Googleは学生、従業員、初心者がそこに到達するのを助けるための素晴らしいリソースを提供しています。Nisha Aryaはデータサイエンティスト、フリーランスの技術ライター、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、データサイエンスに関する理論的な知識を提供することに興味を持っています。また、人間の寿命の延長に人工知能がどのように役立つかを探求したいと思っています。広い技術知識と執筆スキルを広げながら、他の人々をガイドすることを助けたいという熱心な学習者です。

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