はじめに
2023.09.17時点 更新、東京大学 松尾研究室など追加！
急速的に発展する中で、ChatGPT をはじめ、その分野に関して
学び始める方もいるのではないでしょうか？
Twitterを含め、情報収集が追いつかない状況ですが、
Microsoftを始め、GoogleやDatabricksなど
無料で学習でき、学びが深かったものを紹介したいと思います。
- 今回は著者の経験に基づき、記載しますが、私の知りえないコンテンツも多くあると思います
- もし追加してほしいコンテンツなどご紹介いただけましたら、追記しますので
気軽にお申し付けください。
この記事の対象者
- 市民開発者（技術の世界に入り始めた人）
- エンジニア1年生
- とりあえずAIの中身を知ってみたいという方
学習コンテンツ
Microsoft
Microsoft Azure AI Fundamentals
以前より存在するAzureのAI分野、Fundamentalsの資格ですが、
AzureのAI Service全体をカバーしているほか、Azure OpenAI Serviceについても
触れられているコンテンツです。
生成系AIだけではなく、
- 機械学習
- 異常検出
- コンピューター ビジョン
- 自然言語処理
- ナレッジ マイニング
多方面の基礎知識が概要でつかめるのでおススメです。
Microsoft Learn AI Skills Challenge
現在、MicrosoftでMicrosoft Learn AI スキル チャレンジ バッジと修了証明書をもらえるラーニングパスが公開されています。
特典は2023年8月14日まで
- 機械学習
- Machine Learning Operations (MLOps)
- Cognitive Services
- AI Builder
の4つのコースです。MicrosoftのLearnではサンドボックスを使って、
実際にリソースを使ってみることができるという利点もありますので、
どんなものなの？？って思う前に手を動かせるという良さがあります。
Career Essentials in Generative AI by Microsoft and LinkedIn
Microsoft and LinkedInによる提供
LinkedInラーニングのコンテンツになります。
LinkedInラーニングは、Udemyのように様々なコンテンツを取り扱っています。
サブスクリプションの支払い体系になり、LinkedInをガッツリ活用している方ではないと
少し二の足を踏んでしまいますが、今回ご紹介する内容は無料です。
サブスクリプションについては
LinkedIn Premiumの加入に伴う料金であり、支払いに係るメリットは
決してラーニングコンテンツではありません
- そもそもGenerative AIとは？
- 検索エンジン技術
- Bing Chatの活用術
- AIと倫理
- Artificial Intelligence
の5つの内容が盛り込まれており、特に「Artificial Intelligence」の内容は
かなり濃密な内容で、今までの人工知能の技術について大枠を掴むことができます。
ちなみに修了証はカッコよく、LinkedInに資格として追加することが出来ます。
databricks
Generative AI Fundamentals
こちらはdatabricksのコンテンツです。
Generative AIの学習コンテンツがコンパクトにまとまっています。
こちらもLinkedInに追加できるバッジがもらえるコンテンツで試験は24時間365日、無制限で受けることができます。
※個人的にバッジのデザインがCoolです！
まずは 1時間で概要を掴みたい！ という人におススメであるほか、LakehouseやPlatformなど、
databricksの他の学習コンテンツに、このラーニングパスを提供している
Databricks Learningから学ぶことができるため、今後も活用機会が増えそうです。
Google Cloud Skills Boost
9つの無料のラーニングパスです。
上から順に追っていくことをお勧めします。
※そのように進めていかないと、途中のコンテンツがよくわかりません。
Introduction to Generative AI
- 生成AIとは何か といった概要
Introduction to Large Language Models
- 大規模言語モデル(LLM)の概要
Introduction to Responsible AI
- 責任あるAIと
- Googleの7つのAI原則
ここからが（個人的に）面白いコンテンツ！
Introduction to Image Generation
画像生成に関する内容です。何故それが実現できるか、拡散モデルという手法に触れています。
どうやってAIで絵が作成できるのか、そのメカニズムが理解できるコンテンツです。
Encoder-Decoder Architecture
自然言語を、コンピューターの中でどう理解していくのか、その入り口となるコンテンツです。
Text to ○○が実現できる出発点がここから触れることができます。
Attention Mechanism
入力シーケンスという、自然言語の中で物事を解釈するなかでの重要な要素、Attention
Transformer Models and BERT Model
入出力（エンコード、デコード）の流れ、BERTモデルについて
Create Image Captioning Models
ディープラーニングによる画像キャプションモデルの作成
Introduction to Generative AI Studio
Generative AI Studioの機能、使い方
総じて濃厚です。「自然言語が何故解釈されるのだろう」という疑問が数式やコードベースで
見ることができます。横文字が多く、慣れないと戸惑いそうですが、
どういう構造で動いているか 仕組みを理解することは、
とても大切だと思うのでおススメさせていただきました。
今日でコンプリート出来ました😊
Twitterなどで仕入れている有益な情報
Hirosato Gamo | AI Cloud Solution Architect さん
Speaker Deck
書籍なのか、、と思うくらい濃厚で且つわかりやすい資料を展開されています。
内部的な学びも多いですが、 どうやってつかいこなすか？(How) の部分が
読み応え抜群です。
Sony
Deep Learning入門をYouTubeで無料公開されています。
- LSTM
- GAN
- Attention
といったことまで触れられる素晴らしいコンテンツです。
PyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）
PyTorch入門とありますが、Google Colabを採用した開発環境の準備の
負担も少ないコンテンツで、こちらもAIに関する情報が学べます。
- 画像、動画処理
- 自然言語処理
- 深層強化学習
- 音声データ
- モデル最適化
東京大学 情報数理科学VII Mathematical and Information Sciences VII
機会学習コンテンツがメインになっています。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 最適化手法
筑波大学 1. 機械学習概論と単回帰 (1)
回帰分析のみならずK-meansなどさらに粒度が深いコンテンツです。
- 回帰分析
- k-means
- ニューラルネットワーク
茨城大学 農学分野データサイエンス教育プログラム
学部が農学部だけあってゲノム分析まで入っているところがユニークですね。
- 相関係数
- 単回帰分析
- 分散、多重比較
- ゲノムデータ解析
高等学校情報科「情報Ⅱ」教員研修用教材(本編)
- 回帰分析
- クラスタリング
- ニューロンネットワーク
- テキストマイニング
もりもりですね。今の高校生はレベルが高い・・・。
AI/ChatGPTとの"業務上"の付き合い方 ~AIの中身を知って、得意不得意を知る
- 2023/7/18の講演資料
- ChatGPTについて
- プロンプトエンジニアリング
- Plugins
豪華ですね～、資料にもはや全然困らない。
2023.09更新
東京大学 松尾研究室
自民党AIプロジェクトチームのnote
松尾研究室のみならず、「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」にて資料が順次アップデートされる豪華な資料
- ChatGPTの概要
- ユースケース
- AIの歴史など幅広く対応
サイバーエージェントのGitHub Copilot導入と開発生産性
- 生成AIによるエンジニアリングの革命
- 導入から実績までカバー
終わりに
言われたら嫌なコトバあるあるですが
「何もしてないのに壊れた」という表現が個人的には好きではありません。
ブラックボックスになっているものを、「専門外のもの」として放置するよりも
理解を自分からしていくことが、とても大切だと思っています。
知らないことは、世の中に沢山ありますが、
社会を席巻して、仕事の様態を変えるような技術であれば、
それが一体どういうモノなのかということを理解する必要があるよな、と思い、
今回受講し、とても面白かったです。
Twitterを中心に様々な有益コンテンツが溢れているのでLearn As Lifeということで
リスキリングを楽しんでいきたいですね。
最後にAIにこじつけると、ローコードアプリ作成ツール
Power AppsとAI Builderの連携をテーマにしたイベントを後日で実施しますので
興味のある方は是非！
See you next time!