生成 AI の概念と、コンテンツを生成する能力、実社会での応用例と限界について学びます。従来の機械学習モデル、生成 AI、汎用人工知能（AGI）の違いを掘り下げ、生成 AI の発展を推進する主な要因についても探ります。

生成AIとは？

生成 AI を理解する

生成 AI モデルの活用

生成 AI の活用

機械学習における生成 AI

目的に合ったツールを選ぶ

生成 AI と従来の機械学習の違い

犬と GAN

生成 AI の進化

AI の発展を促進する要因

トランスフォーマー

生成 AI のブレイクスルー

生成 AI の紹介

この章では、生成 AI モデルの構築に必要なステップを取り上げます。リサーチと設計、データ収集、モデルの学習、評価の各段階を順に解説します。多様なデータセットの重要性や高度な学習手法、さまざまな評価方法についても、それぞれの強みと限界を交えながら考察します。

モデルの設計とデータ収集

選択肢

重要

重要でない

研究と設計

思いがけず得たデータ

モデルの学習

モデルの学習時間に影響する要因

RLHF

転移学習

埋め込み

特化型モデルの開発手法

モデルの評価

適切でない

適切

PixAIr アニメーション

Intellibrand が行う評価を支援

生成 AI モデルの開発

この章では、生成 AI の責任ある利用に焦点を当てます。社会的バイアスを軽減するための課題と戦略、知的財産やプライバシーの問題、そして悪用を防ぐための倫理的な考慮点について解説します。最後に、汎用人工知能（AGI）の大きな可能性とリスク、およびその結果をコントロールするためのアプローチについても探ります。

社会的バイアスの評価と軽減

バイアスの原因

バイアスの検出と軽減

著作権と所有権

法遵守とプライバシー

知的財産（IP）の所有権を特定する

生成 AI の責任ある利用

利用原則

AI の責任ある利用

汎用人工知能（AGI）

AGI の特徴

AGI の成果

AI モデルと生成コンテンツの責任ある利用

第 4 章では、生成 AI の可能性、社会への影響、そして既存ワークフローへの統合について考察します。大学から企業まで、AI 開発における主な貢献者を取り上げ、AI に対する社会の適応のあり方を探ります。生産性、雇用の変化、教育、メディア、エンターテインメント、科学の進歩、倫理的観点など、AI の含意について考えます。

既存ワークフローに新たな AI を導入する

データサイエンスにおける生成 AI の活用

新しいマーケティングキャンペーンの設計

生成 AI の進展

オープンソース化すべきか、否か

Super Duper GANs

生成 AI の未来に備える

教育における生成 AI

AI の時代におけるスキルの価値

修了おめでとうございます！

生成 AI 時代への備え

Course Glossary: Generative AI Concepts

人工知能（AI）は、かつてないほど私たちの世界を変えつつあります。生成 AI は、テキストや画像などから新しいコンテンツを生成できる AI の一種です。このコースでは、この新興分野における重要な概念と、AI が広く普及する未来への備え方を学びます。（コーディングの知識などは不要です。）まず、これらのモデルがどのようにコンテンツを生成するか、機械学習の全体像の中でどのような位置づけにあるか、そしてその開発の仕組みについて理解します。生成 AI の持つ力を踏まえ、法的・倫理的側面も考察し、バイアスを回避して生成 AI を責任ある形で活用する方法を学びます。最後に、生成 AI の将来展望と、これらのツールをいかに効果的に活用し、AI との協働を実現できるかを探ります。このコースを修了すれば、生成 AI の持つ創造的な可能性を引き出せるようになります。早速一緒に、始めましょう！動画には文字起こし機能が付いています。動画左下の「文字起こしを表示」をクリックするとご覧いただけます。

コースの用語集は、右側のリソースセクションに掲載されています。

CPE クレジットを取得するには、コースを修了し、認定アセスメントで 70% 以上をスコアを達成する必要があります。右側の CPE クレジットの案内からアセスメントに進むことができます。

<h2>生成 AI を知ろう</h2>
人工知能（AI）は、これまでにない形で私たちの世界を変えています。 生成 AI は、テキストから画像まで、さまざまな新しいコンテンツを生成できる、AI の一種です。 このコースでは、最先端分野である AI の主要概念について学び、こうした AI が普及する未来に対し、どのように備えるべきかを考えます。コーディングの知識などは不要です。
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<h2>生成 AI の仕組みを理解する</h2>
まず、生成 AI がどのようにコンテンツを生成し、機械学習全体のどこに位置づけられるのか、そしてどのように開発されているのかを理解しましょう。 学習データの収集からモデルの評価と改善まで、生成 AI ツールの開発過程で考慮すべき点についても学びます。
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<h2>主な法的・倫理的事項を把握する</h2>
生成 AI の潜在力を踏まえ、モデルの構築や活用に、法律や倫理がどのように関わってくるのかについても考察します。 AI のバイアスを低減し、責任を持って活用する方法を学びましょう。
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<h2>生成 AI とどのように向き合うか</h2>
最後に、生成 AI の今後の展望と、AI とどのように向き合い、協働していくべきかを考えます。 コース修了時には、あなたも生成 AI が持つ創造的な力を引き出せるようになるでしょう。 それでは、始めましょう！

Understanding Machine Learning

基礎から実践まで生成AIを習得。LLM、拡散モデル、プロンプトエンジニアリングを学ぶ。

生成 AI の基本概念

生成 AI を、いかに責任を持って活用できるか学びます。 AI モデルの開発手法を理解し、社会に与える影響について一緒に考えましょう。

モデルの設計とデータ収集

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