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人工知能がすでに存在していることは否定できませんが、将来的にも重要な要素となるでしょう。事実上すべての企業がこの問題に関与しています: Microsoft がOpenAI に投資し、Google がBardと提携するなど。しかし、そのリストには大きく欠けている企業が 1 つあります。それは Apple です。

ブランディングに関しては非常に専門家であるミンチー・クオ氏は、最近の投稿で、 Apple の生成 AI の進歩は競合他社に大きく遅れをとっていると説明しました。クパチーノの人々はその点であまりうまくいっていないようですが、今では Google のおかげで 10 の無料コースでそれについて学ぶことができます。

生成人工知能の概要

この最初のコースは、「混乱」ではなく、いわゆるキャッチオールであり、この主題について学習を始めるのに適した方法です。基本的かつ重要な概念を説明しているので、知識を構築し蓄積するための強固な基盤が得られます。

生成人工知能の基礎

このコースでは、前回のコースで説明した内容をさらに深めます。エキスパートになるために「暗記」してコントロールしなければならないことをすべて詳しく説明しています。さらに、LLM (Large Language Model) の世界にも入り始めています。

人工知能で画像を生成する

あなたは、テキストを使用して説明する画像を生成できるアプリケーションを聞いたり、見たり、試したりしたことがあるはずです。それがどのように機能するのか疑問に思っている場合は、このコースが最適です。

大規模言語モデルについて学ぶ

先ほど、これらの無料コースの 1 つが LLM の世界を掘り下げ始めていることを説明しました。前のコースが気に入った場合は、これが次に行うべきコースです。このコースでは、トレーニングを継続したい場合に備えて、より強度の高い主題に取り組みます。

人工知能を責任を持って利用することを忘れないでください

このコースは、人工知能の使用に関する 7 つの一般原則に焦点を当てています。ただし、このテクノロジーは重要な道徳的議論や、超えてはならない倫理的な一線を引き起こします。それはおそらく最も重要なことの 1 つであり、興味があるすべての人にお勧めします。

エンコーダ/デコーダのアーキテクチャ

間違いなく、リストの中で最も複雑なものの 1 つです。多くの技術的な問題を取り上げ、この問題において非常に重要なエンコーダ/デコーダ アーキテクチャについて徹底的に要約しています。より深い知識を習得したい場合は、このコースが最適です。

人工知能を一貫性のあるものにする

注意メカニズムのコースでは、人工知能が特定の作業シーケンスに集中する方法をどのように認識するかを学びます。そうすれば、より組織化され、行動がより意味のあるものになり、パフォーマンスが向上し、生産性が向上します。

トランスと BERT モデル

このコースでは、人工知能の開発にとって最も重要なことのいくつかを学びます。より具体的に言うと、ここでは、質問に答え、テキストを理解し、要約して分類できる AI の開発に不可欠なモデルを学びます。

AI に画像を認識させる

人工知能に画像を説明し、人工知能がそれを描画することに興味がある場合は、人工知能に画像を見せて、それが何であるかを完全に説明してくれるまで待ってください。このコースのおかげで、それがどのように行われるかを学ぶことができるだけでなく、コースの最後には自分でそれを行う機会が得られます。

理論から実践へ

この最新の Googleコースでは、これまでに学んだことすべてを独自のアプリケーションに統合して適用する方法を学ぶことができます。このようにして、それを最大限に活用し、特に必要なものに応じてカスタマイズすることができます。

ご覧のとおり、このテーマが好きなら、これらのコースはぜひチェックしてみてください。これらは完全に無料で、世界最大のテクノロジー企業の 1 つによって教えられています。それらはあらゆる可能性をカバーしており、単に好奇心が強いだけであっても、これがあなたの職業であっても、あなたを魅了する何かが必ず見つかるはずです。