このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。
Twitter: @shiropen2
米Microsoftは、生成AIを開発する方法を学べる初学者向け教材をGitHubで公開した。この教材は生成AIを学ぶための12のレッスンで構成されており、生成AIとは何かから始め、プロンプトエンジニアリングの基礎、テキスト生成やチャットアプリケーションの構築、画像生成アプリケーションの構築など、生成AIに関する一連の内容が組み込まれている。
レッスンが置いてあるリポジトリ
各レッスンでは、まずトピックに関する短いビデオ紹介を提供。これを視聴することで、学ぶ内容の全体像を把握できる。続けて、全レッスンにはREADMEファイルに記載されている詳細なテキストガイドが含まれており、それによって主題に関する深い理解を深められるという。
プロジェクトベースのレッスンでは、コード例付きのJupyter Notebookにアクセスできる。このようなハンズオン形式の演習は、学んだ内容を実際に適用する際の助けとなる。そして、各レッスンの終わりには知識の確認を目的としたチャレンジや課題が設けられており、これを通じて習得した概念の理解度を確認可能だ。各レッスンの概要を下記の通り。
各レッスンの概要
- Lesson 00: Course Introduction − How to Take This Course(コース紹介 このコースの受講方法)
- Lesson 01: Introduction to Generative AI and LLMs(生成AIとLLMの紹介)
- Lesson 02: Exploring and Comparing Different LLMs(さまざまなLLMの探索と比較)
- Lesson 03: Using Generative AI Responsibly(生成AIを責任を持って使用する)
- Lesson 04: Understanding Prompt Engineering Fundamentals(プロンプトエンジニアリングの基礎を理解する)
- Lesson 05: Creating Advanced Prompts(高度なプロンプトの作成)
- Lesson 06: Building Text Generation Applications(テキスト生成アプリケーションの構築)
- Lesson 07: Building Chat Applications(チャットアプリケーションの構築)
- Lesson 08: Building Search Apps with Vector Databases(ベクターデータベースを使った検索アプリケーションの構築)
- Lesson 09: Building Image Generation Applications(画像生成アプリケーションの構築)
- Lesson 10: Building Low Code AI Applications(ローコードAIアプリケーションの構築)
- Lesson 11: Integrating External Applications with Function Calling(関数呼び出しによる外部アプリケーションの統合)
- Lesson 12: Designing UX for AI Applications(AIアプリケーションのUXデザイン)
- Lesson xx: Continue Your Learning(学習を継続する)
コースを受講している他の学習者とやりとりできるDiscordも用意している。
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