既存ワークフローに新たな AI を導入する

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この演習はコースの一部です

生成 AI の基本概念

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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。

Exercise 1: 生成AIとは？Exercise 2: 生成 AI を理解する Exercise 3: 生成 AI モデルの活用 Exercise 4: 生成 AI の活用 Exercise 5: 機械学習における生成 AI Exercise 6: 目的に合ったツールを選ぶ Exercise 7: 生成 AI と従来の機械学習の違い Exercise 8: 犬と GAN Exercise 9: 生成 AI の進化 Exercise 10: AI の発展を促進する要因 Exercise 11: トランスフォーマー Exercise 12: 生成 AI のブレイクスルー

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。

Exercise 1: モデルの設計とデータ収集 Exercise 2: 研究と設計 Exercise 3: 思いがけず得たデータ Exercise 4: モデルの学習 Exercise 5: モデルの学習時間に影響する要因 Exercise 6: 特化型モデルの開発手法 Exercise 7: モデルの評価 Exercise 8: PixAIr アニメーション Exercise 9: Intellibrand が行う評価を支援

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。

Exercise 1: 社会的バイアスの評価と軽減 Exercise 2: バイアスの原因 Exercise 3: バイアスの検出と軽減 Exercise 4: 著作権と所有権 Exercise 5: 法遵守とプライバシー Exercise 6: 知的財産（IP）の所有権を特定する Exercise 7: 生成 AI の責任ある利用 Exercise 8: 利用原則 Exercise 9: AI の責任ある利用 Exercise 10: 汎用人工知能（AGI）Exercise 11: AGI の特徴 Exercise 12: AGI の成果

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。

Exercise 1: 既存ワークフローに新たな AI を導入する

現在の演習

Exercise 2: データサイエンスにおける生成 AI の活用 Exercise 3: 新しいマーケティングキャンペーンの設計 Exercise 4: 生成 AI の進展 Exercise 5: オープンソース化すべきか、否か Exercise 6: Super Duper GANs Exercise 7: 生成 AI の未来に備える Exercise 8: 教育における生成 AI Exercise 9: AI の時代におけるスキルの価値 Exercise 10: 修了おめでとうございます！