Generative AI 生成系AIの世界を学習できる無料コンテンツ

# はじめに
:::note info
2023.09.17時点 更新、東京大学　松尾研究室など追加！
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急速的に発展する中で、**ChatGPT** をはじめ、その分野に関して
学び始める方もいるのではないでしょうか？

Twitterを含め、情報収集が追いつかない状況ですが、
**Microsoft**を始め、**Google**や**Databricks**など
無料で学習でき、学びが深かったものを紹介したいと思います。

 - 今回は著者の経験に基づき、記載しますが、私の知りえないコンテンツも多くあると思います
 - もし追加してほしいコンテンツなどご紹介いただけましたら、追記しますので
 気軽にお申し付けください。

# この記事の対象者
 - 市民開発者（技術の世界に入り始めた人）
 - エンジニア1年生
 - とりあえずAIの中身を知ってみたいという方

# 学習コンテンツ
## Microsoft
### [Microsoft Azure AI Fundamentals](https://learn.microsoft.com/ja-jp/certifications/exams/ai-900/)


https://learn.microsoft.com/ja-jp/certifications/exams/ai-900/

以前より存在するAzureのAI分野、Fundamentalsの資格ですが、
**AzureのAI Service全体をカバー**しているほか、**Azure OpenAI Service**についても
触れられているコンテンツです。

生成系AIだけではなく、
- 機械学習
- 異常検出
- コンピューター ビジョン
- 自然言語処理
- ナレッジ マイニング

多方面の基礎知識が概要でつかめるのでおススメです。

### [Microsoft Learn AI Skills Challenge](https://www.microsoft.com/en-US/cloudskillschallenge/ai/registration/2023?ocid=aisc23_CSC_DX-MVP-5005281)

https://www.microsoft.com/en-US/cloudskillschallenge/ai/registration/2023?ocid=aisc23_CSC_DX-MVP-5005281

現在、Microsoftで**Microsoft Learn AI スキル チャレンジ バッジと修了証明書**をもらえるラーニングパスが公開されています。

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特典は2023年8月14日まで
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 - 機械学習
 - Machine Learning Operations (MLOps)
 - Cognitive Services
 - AI Builder

の4つのコースです。MicrosoftのLearnではサンドボックスを使って、
**実際にリソースを使ってみることができる**という利点もありますので、
どんなものなの？？って思う前に手を動かせるという良さがあります。

### [Career Essentials in Generative AI by Microsoft and LinkedIn](https://www.linkedin.com/learning/paths/career-essentials-in-generative-ai-by-microsoft-and-linkedin)
:::note info
Microsoft and LinkedInによる提供
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[LinkedInラーニング](https://www.linkedin.com/learning/)のコンテンツになります。
LinkedInラーニングは、Udemyのように様々なコンテンツを取り扱っています。

サブスクリプションの支払い体系になり、**LinkedInをガッツリ活用している方**ではないと
少し二の足を踏んでしまいますが、今回ご紹介する内容は**無料**です。

:::note warn
サブスクリプションについては
**LinkedIn Premium**の加入に伴う料金であり、支払いに係るメリットは
決してラーニングコンテンツではありません
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 - **そもそもGenerative AIとは？**
 - **検索エンジン技術**
 - **Bing Chatの活用術**
 - **AIと倫理**
 - **Artificial Intelligence**

の5つの内容が盛り込まれており、特に「**Artificial Intelligence**」の内容は
かなり濃密な内容で、今までの**人工知能の技術**について大枠を掴むことができます。

**ちなみに修了証はカッコよく、LinkedInに資格として追加することが出来ます。**

https://twitter.com/DemodoriGatsuo/status/1680886323442511873

## databricks
### [Generative AI Fundamentals](https://www.databricks.com/resources/learn/training/generative-ai-fundamentals)

https://www.databricks.com/resources/learn/training/generative-ai-fundamentals

こちらは**databricks**のコンテンツです。
**Generative AIの学習コンテンツがコンパクトにまとまっています。**

こちらもLinkedInに追加できるバッジがもらえるコンテンツで試験は24時間365日、無制限で受けることができます。
※**個人的にバッジのデザインがCoolです！**

まずは　**1時間で概要を掴みたい！**　という人におススメであるほか、LakehouseやPlatformなど、
databricksの他の学習コンテンツに、このラーニングパスを提供している
**Databricks Learning**から学ぶことができるため、今後も活用機会が増えそうです。

## Google Cloud Skills Boost

https://www.cloudskillsboost.google

9つの無料のラーニングパスです。
上から順に追っていくことをお勧めします。
※そのように進めていかないと、途中のコンテンツがよくわかりません。

### [Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536)
 - 生成AIとは何か　といった概要

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536

### [Introduction to Large Language Models](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539)
 - 大規模言語モデル(LLM)の概要

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539

### [Introduction to Responsible AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/554)
 - 責任あるAIと
 - Googleの7つのAI原則

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/554

## `ここからが（個人的に）面白いコンテンツ！`
### [Introduction to Image Generation](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541)
画像生成に関する内容です。何故それが実現できるか、`拡散モデル`という手法に触れています。
**どうやってAIで絵が作成できるのか**、そのメカニズムが理解できるコンテンツです。

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541

### [Encoder-Decoder Architecture](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/543)
自然言語を、コンピューターの中でどう理解していくのか、その入り口となるコンテンツです。
`Text to ○○`が実現できる出発点がここから触れることができます。

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/543

### [Attention Mechanism](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/537)
入力シーケンスという、自然言語の中で物事を解釈するなかでの重要な要素、**Attention**

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/537
### [Transformer Models and BERT Model](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/538)
入出力（エンコード、デコード）の流れ、**BERTモデル**について

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/538

### [Create Image Captioning Models](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/542)
ディープラーニングによる画像キャプションモデルの作成

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/542

### [Introduction to Generative AI Studio](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/552)
Generative AI Studioの機能、使い方

https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/552

総じて濃厚です。「自然言語が何故解釈されるのだろう」という疑問が数式やコードベースで
見ることができます。横文字が多く、慣れないと戸惑いそうですが、
**どういう構造で動いているか** 仕組みを理解することは、
とても大切だと思うのでおススメさせていただきました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2734332/da97d055-58d3-c7fa-6c83-e3b8430014ed.png)

今日でコンプリート出来ました😊

# Twitterなどで仕入れている有益な情報

## [Hirosato Gamo | AI Cloud Solution Architect](https://speakerdeck.com/hirosatogamo) さん
### [Speaker Deck](https://speakerdeck.com/hirosatogamo)

書籍なのか、、と思うくらい濃厚で且つわかりやすい資料を展開されています。
内部的な学びも多いですが、　**どうやってつかいこなすか？(How)**　の部分が
読み応え抜群です。

https://speakerdeck.com/hirosatogamo

https://www.youtube.com/watch?v=l9fpxtz22JU

## [Sony](https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3)
**Deep Learning入門をYouTubeで無料公開**されています。

- LSTM
- GAN
- Attention

といったことまで触れられる素晴らしいコンテンツです。

https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3

## [PyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）](https://yutaroogawa.github.io/pytorch_tutorials_jp/)
PyTorch入門とありますが、Google Colabを採用した開発環境の準備の
負担も少ないコンテンツで、こちらもAIに関する情報が学べます。

- 画像、動画処理
- 自然言語処理
- 深層強化学習
- 音声データ
- モデル最適化

## [東京大学 情報数理科学VII Mathematical and Information Sciences VII](https://ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11418/)
機会学習コンテンツがメインになっています。

- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 最適化手法

## [筑波大学 1. 機械学習概論と単回帰 (1)](https://ocw.tsukuba.ac.jp/course/systeminformation/machine_learning/p-1/)
回帰分析のみならずK-meansなどさらに粒度が深いコンテンツです。

- 回帰分析
- k-means
- ニューラルネットワーク

## [茨城大学 農学分野データサイエンス教育プログラム](https://www.agr.ibaraki.ac.jp/educationprogram/)
学部が農学部だけあって`ゲノム分析`まで入っているところがユニークですね。

- 相関係数
- 単回帰分析
- 分散、多重比較
- ゲノムデータ解析

## [高等学校情報科「情報Ⅱ」教員研修用教材(本編)](https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/mext_00742.html)
 - 回帰分析
 - クラスタリング
 - ニューロンネットワーク
 - テキストマイニング

もりもりですね。今の高校生はレベルが高い・・・。

## [AI/ChatGPTとの"業務上"の付き合い方 ~AIの中身を知って、得意不得意を知る](https://speakerdeck.com/iij_pr/ai-chatgpt-tono-ye-wu-shang-nofu-kihe-ifang-ai-nozhong-shen-wozhi-tute-de-yi-bu-de-yi-wozhi-ru)
 - 2023/7/18の講演資料
 - ChatGPTについて
 - プロンプトエンジニアリング
 - Plugins

豪華ですね～、資料にもはや全然困らない。

https://speakerdeck.com/iij_pr/ai-chatgpt-tono-ye-wu-shang-nofu-kihe-ifang-ai-nozhong-shen-wozhi-tute-de-yi-bu-de-yi-wozhi-ru

# 2023.09更新
## [東京大学　松尾研究室](https://note.com/akihisa_shiozaki/n/n4c126c27fd3d)
自民党AIプロジェクトチームのnote

https://note.com/akihisa_shiozaki/n/n4c126c27fd3d

松尾研究室のみならず、**「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」にて資料が順次アップデートされる豪華な資料**

 - ChatGPTの概要
 - ユースケース
 - AIの歴史など幅広く対応

## [サイバーエージェントのGitHub Copilot導入と開発生産性](https://speakerdeck.com/kurochan/saihaesientonogithub-copilotdao-ru-to-kai-fa-sheng-chan-xing)
 - 生成AIによるエンジニアリングの革命
 - 導入から実績までカバー

https://speakerdeck.com/kurochan/saihaesientonogithub-copilotdao-ru-to-kai-fa-sheng-chan-xing

# 終わりに
言われたら嫌なコトバあるあるですが
「何もしてないのに壊れた」という表現が個人的には好きではありません。
ブラックボックスになっているものを、「専門外のもの」として放置するよりも
**理解を自分からしていくこと**が、とても大切だと思っています。

知らないことは、世の中に沢山ありますが、
社会を席巻して、仕事の様態を変えるような技術であれば、
**それが一体どういうモノなのか**ということを理解する必要があるよな、と思い、
今回受講し、とても面白かったです。

Twitterを中心に様々な有益コンテンツが溢れているので**Learn As Life**ということで
リスキリングを楽しんでいきたいですね。

最後にAIにこじつけると、ローコードアプリ作成ツール
**Power AppsとAI Builderの連携**をテーマにしたイベントを後日で実施しますので
興味のある方は是非！

See you next time!