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ジェネレーティブAIをGoogleで学ぶ

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Learn Generative AI With Google

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、ジェネレーティブAI（GAI）がこの進化を牽引しています。実際、ジェネレーティブAI市場は、2023年の37億ドルから2028年までに約360億ドルに達することが予測されています。36億ドルに達することが予測されています。

現在、ジェネレーティブAIは、ヘルスケア、市場、ファッション、エンターテインメントなどの多くの業界に影響を与えています。AIジェネレーターであるAI画像ジェネレーターやAIビデオジェネレーターが、手動での人間のタスクを置き換える可能性を示しています。しかし、この分野を進歩させるには、専門的なAIスキルセットが必要です。

したがって、AIエンタシストのために学習を容易にするために、Googleは10の無料コースを提供しています。ただし、それらについて説明する前に、ジェネレーティブAIとは何かを見てみましょう。

ジェネレーティブAIとは何か、そしてなぜジェネレーティブAIを学ぶことが重要か

ジェネレーティブAIは、実在的なコンテンツ（画像、テキスト、オーディオ、ビデオなど）を生成するモデルを構築することに重点を置いた特殊なAIドメインです。

例えば、ChatGPTやDALL-Eは、ジェネレーティブAIの著名な例であり、現在実世界での応用が観察されています。ChatGPTは、Bingの検索エンジンに統合されています。一方、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、このテクノロジーに精通することが、以下の理由により重要になっています。

  • ビジネスの生産性、コスト効率、効率性を確保します。
  • 実験と創造性を促進します。
  • 人間とAIの共同作業を支援し、人間の能力を高めます。
  • 革新的な問題解決戦略を可能にします。

さて、GoogleがジェネレーティブAIの学習を支援する方法を見てみましょう。

Googleの10コースのジェネレーティブAI学習パス

1. ジェネレーティブAIの紹介

コースの難易度: 初級

完了時間: 約45分

前提条件: なし

AIエンタシストは何を学びますか?

  • ジェネレーティブアーティフィシャルインテリジェンスとは何か、それがどのように機能するか、その応用例は何か、それが標準的なマシンラーニング（ML）テクニックとどのように異なるかについて学びます。
  • Googleが提供するジェネレーティブAIアプリを作成するためのツールについてカバーします。
  • また、ジェネレーティブAIモデルの種類（ユニモーダルまたはマルチモーダル）についても学びます。このコースでは、ユニモーダルシステムが1つの入力タイプのみを受け取り、マルチモーダルシステムが1つ以上の入力タイプを受け取ることができることを説明します。

2. 大規模言語モデルへの紹介

コースの難易度: 初級

完了時間: 約45分

前提条件: なし

AIエンタシストは何を学びますか?

  • このコースでは、LLM（大規模言語モデル）を探索します。LLMは、大量のテキストデータでトレーニングされたAIモデルです。「GoogleのBard AI」は、先進的な人間とマシンの相互作用を可能にするLLMの優れた例です。
  • LLMが感情分析に使用される方法について理解します。
  • プロンプトチューニングについて学びます。プロンプトチューニングでは、言語モデルに与えられたプロンプトを絞り込んで、望ましい出力を得ることができます。
  • ジェネレーティブAIの開発にGoogleが提供するツールについてカバーします。

3. 責任あるAIへの紹介

コースの難易度: 初級

完了時間: 約1日（クイズ/ラボを自分の時間で完了する）

前提条件: なし

AIエンタシストは何を学びますか?

4. ジェネレーティブAIの基礎

コースの難易度: 初級

完了時間: 約1日（クイズ/ラボを自分の時間で完了する）

前提条件: なし

AIエンタシストは何を学びますか?

  • 前3つのコースのすべてのコンテンツが含まれています。
  • ジェネレーティブAIの基本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. 画像生成への紹介

コースの難易度: 初級

完了時間: 約1日（クイズ/ラボを自分の時間で完了する）

前提条件: マシンラーニング、ディープラーニング、畳み込みニューラルネットワーク、Pythonプログラミングの知識。

AIエンタシストは何を学びますか?

  • このコースでは、拡散モデル、その動作、実装について発見します。
  • 無条件の拡散モデルの概念を理解します。
  • テキストから画像への拡散モデルの改良について学びます。
  • これらのモデルをVertex AIにトレーニングしてデプロイする方法について学びます。Vertex AIは、Googleが提供するフルマネージドのマシンラーニングプラットフォームです。

6. エンコーダー-デコーダーアーキテクチャ

コースの難易度: 中級

完了時間: 約1日（クイズ/ラボを自分の時間で完了する）

前提条件: PythonプログラミングとTensorFlowの知識。

AIエンタシストは何を学びますか?

  • エンコーダー-デコーダーアーキテクチャの重要なコンポーネントを発見します。
  • 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でコードを書いて、プロダクションレベルのモデルを構築するラボのウォークスルーが含まれています。TensorFlowは人気のあるマシンラーニング開発プラットフォームです。

7. 注意メカニズム

コースの難易度: 中級

完了時間: 約45分

前提条件: マシンラーニング、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョン、Pythonプログラミングの知識。

AIエンタシストは何を学びますか?

  • 注意メカニズムの概念を発見します。注意メカニズムは、言語モデルが入力シーケンスの特定のセグメントに焦点を当てることができる強力なアプローチです。
  • その動作と用途について学びます。
  • 注意メカニズムがマシンラーニング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

コースの難易度: 初級

完了時間: 約45分

前提条件: マシンラーニングの中級知識、ワードエンベディングと注意メカニズムの理解、PythonとTensorFlowの経験。

AIエンタシストは何を学びますか?

  • 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を使用してBERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）モデルを構築する方法を探索します。
  • BERTモデルが使用されるさまざまな自然言語処理タスクについてカバーします。

9. 画像キャプション生成モデルを作成する

コースの難易度: 中級

完了時間: 約1日（クイズ/ラボを自分の時間で完了する）

前提条件: マシンラーニング、ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータビジョン、Pythonプログラミングの知識。

AIエンタシストは何を学びますか?

  • 画像キャプション生成モデルの要素を特定する方法を学びます。
  • 画像キャプション生成モデルの構築と評価方法について学びます。
  • 画像のキャプション生成モデルを作成し、キャプションを生成する方法を学びます。

10. ジェネレーティブAIスタジオの紹介

コースの難易度: 初級

完了時間: 約1日（クイズ/ラボを自分の時間で完了する）

前提条件: なし

AIエンタシストは何を学びますか?

  • ジェネレーティブAIスタジオの目的を認識します。ジェネレーティブAIスタジオは、Vertex AIの製品です。
  • 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カバーします。
  • このツールを使用するハンズオンラボが含まれています。

これらの10の無料コースを完了すると、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得ることができます。学習者は、ジェネレーティブAIの分野を進歩させるために、新しく得た知識を利用して、社会に良い影響を与える革新的な製品を構築できます。

「ChatGPTやその他のAIアプリが人間が以前自分で行ったり、他の人間に依頼して行ったりしていた多くのことを行うことができる世界では、自分がどのように価値を追加するかという質問がより重要なものになります。」― ビジネスエッセンスの著者、ヘンドリース・ヴァンロン・スミス・ジュニア、Mayflower-PlymouthのCEO。

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