特化型生成 AI を開発するための高度な手法として、人間のフィードバックを用いた強化学習（RLHF）、転移学習、埋め込みについて学びました。
この練習では、それぞれの概念と活用事例の理解を確認しましょう。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
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。
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。
現在の演習
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。
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。
