「Googleと一緒にジェネレーティブAIを学びましょう」
Learn Generative AI with Google
人工知能（AI）のエコシステムは、過去5年間で急速に進化しており、ジェネレーティブAI（GAI）がこの進化をリードしています。実際、ジェネレーティブAI市場は2028年には360億ドルに達する見込みであり、2023年の37億ドルと比べて大幅な成長が予測されています。
現在、AI画像生成器やAIビデオ生成器などのAIジェネレーターによって、ジェネレーティブ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。なぜなら、これらのAIジェネレーターは、人間の手作業を代替する潜在能力を示しているからです。しかし、この分野で進歩するためには、専門的なAIのスキルセットが必要です。
そこで、AI愛好家が学習しやすくするために、GoogleはジェネレーティブAIのための10の無料コースを開始しました。それらについて話す前に、まずジェネレーティブAIについて簡単に見てみましょう。
ジェネレーティブAIとは何か、なぜジェネレーティブAIを学ぶことが重要なのか
ジェネレーティブ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できるモデルを構築する専門的なAIの領域です。
たとえば、ChatGPTやDALL-Eなどのモデルは、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。
ジェネレーティブAIが進化するにつれて、この技術について最新の情報を得ることは、以下の理由から非常に重要です：
- ビジネスの生産性、コスト効率、効率の向上を保証します。
- 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が学習者がジェネレーティブAIを学ぶのを助ける方法を見てみましょう。
Googleの10コースジェネレーティブAI学習パス
1. ジェネレーティブAI入門
画像の出典
コースの難易度：初心者レベル
所要時間：約45分
前提条件：なし
AI愛好家は何を学ぶのか？
- ジェネレーティブ人工知能とは何か、その仕組み、応用事例、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のツールを使用して独自のジェネレーティブAIアプリを作成する方法をカバーします。
- また、このコースではジェネレーティブAIモデルのタイプ（単一モードまたは多モード）についても学びます。単一モードシステムは1つの入力タイプのみを取りますが、多モードシステムは1つ以上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
画像の出典
コースの難易度：初心者レベル
所要時間：約45分
前提条件：なし
AI愛好家は何を学ぶのか？
- 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。GoogleのBard AIは、高度な人間との対話を可能にする優れたLLMの例です。
- LLMが感情分析にどのように使用されるかを理解します。
- 言語モデルに与えられるプロンプトを洗練して所望の出力を得るためのプロンプトチューニングについて学びます。
- ジェネレーティブAIの開発に利用できるGoogleのツールについてもカバーします。
3. 責任あるAI入門
画像の出典
コースの難易度：初心者レベル
所要時間：約1日（クイズ/ラボは自分のペースで完了）
前提条件：なし
AI愛好家は何を学ぶのか？
- 責任ある人工知能とは何か？なぜそれが重要であり、Googleが製品にこの技術をどのように実装しているのか。
- Googleの7つの責任あるAI原則についての紹介。
4. 生成AIの基礎
画像の出典
コースの難易度: 初心者向け
完了時間: ~ 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か？
- 前の3つのコースのすべてのコンテンツが含まれています。
- 生成AIの基本的な概念の理解を示すことができる最終クイズが含まれています。
5. 画像生成の導入
画像の出典
コースの難易度: 初心者向け
完了時間: ~ 1日（クイズ/ラボは自分の時間で完了）
前提条件: 機械学習（ML）、深層学習（DL）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、およびPythonプログラミングの知識が必要です。
AI愛好家は何を学ぶのか？
- 拡散モデル、その動作、および実装について学びます。
- 非条件付き拡散モデルについて理解します。
- 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展開する方法を理解します。
6. エンコーダー・デコーダーアーキテクチャ
画像の出典
コースの難易度: 中級者向け
完了時間: ~ 1日（クイズ/ラボは自分の時間で完了）
前提条件: PythonプログラミングとTensorFlowの知識が必要です。
AI愛好家は何を学ぶのか？
- エンコーダー・デコーダーアーキテクチャの主要なコンポーネントを理解します。
- エンコーダー・デコーダーアーキテクチャを使用してモデルをトレーニングし、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、プロダクショングレードの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
画像の出典
コースの難易度: 中級者向け
完了時間: ~ 45分
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）、およびPythonプログラミングの知識が必要です。
AI愛好家は何を学ぶのか？
- 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特定の入力シーケンスセグメントに集中して文脈情報を理解するための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＆BERTモデル
画像の出典
コースの難易度: 初心者向け
完了時間: ~ 45分
前提条件: 機械学習の中級知識、ワード埋め込みおよびアテンションメカニズムの理解、およびPythonとTensorFlowの経験が必要です。
AI愛好家は何を学ぶのか？
- 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からビデオエンコーダリプレゼンテーションを作成する方法を探ります。
- BERTモデルが使用されるさまざまな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
画像ソース
コースの難易度：中級
完了時間：〜1日（クイズ/ラボは自分の時間で完了）
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）、およびPythonプログラミングの知識
AI愛好家は何を学ぶことができますか？
- 画像キャプションモデルの要素の特定方法
- 画像キャプションのためのモデルの構築と評価方法
- 写真のための独自のキャプションモデルの作成とそれを使用してキャプションを作成する方法
10. ジェネレーティブAIスタジオへの導入
画像ソース
コースの難易度：初級
完了時間：〜1日（クイズ/ラボは自分の時間で完了）
前提条件：なし
AI愛好家は何を学ぶことができますか？
- ジェネレーティブAIスタジオ、Vertex AI製品の目的の認識
- また、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
- このコースでは、このツールを活用できるハンズオンラボが含まれています
これらの無料の10の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。学習者は新たに獲得した知識を活用して、ジェネレーティブAIの分野を進化させ、社会にポジティブな影響を与える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自身で行うか他の人間を雇う必要があったことを行うことができる世界では、「自分はどのように価値を提供しますか？」という問いがますます重要になる。」― Mayflower-PlymouthのCEOであるHendrith Vanlon Smith Jr氏の著書『ビジネスの必需品』より。
AIの進歩について最新情報を得るには、unite.aiを訪問してください。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
