生成AI

初級コース：生成AIの基礎と活用

概要: 生成AIの基本概念と簡単な使い方を学ぶ期間: 4週間（週1回2時間）カリキュラム:

1. 生成AIとは何か
   • AIと生成AIの違い

AI（人工知能）とは

• 定義：AIは、人間の知的な行動を模倣する技術全般を指します。具体的には、データを基に意思決定、予測、分類、学習を行うシステムです。
• 例：
  • ルールベースAI：事前に設定されたルールに従って動作する。
    • 例：チェスのプログラム、エキスパートシステム。
  • 機械学習（ML）：データから学習して性能を向上させる。
    • 例：スパムメールフィルタ、画像認識。
  • ディープラーニング（DL）：ニューラルネットワークを利用して高度な学習を行う。
    • 例：音声認識、医療診断。

• • 

    生成AI（Generative AI）とは

    • 定義：生成AIは、新しいデータを生成することに特化したAI技術です。画像、文章、音声、動画などを作り出すことができます。
    • 特徴：
      • 単にデータを分析するだけでなく、完全に新しいデータを生成します。
      • 人間が作ったものに近い、クリエイティブな出力を行うことが特徴。
    • 例：
      • 文章生成：ChatGPT、Bard。
      • 画像生成：DALL-E、Stable Diffusion。
      • 音楽生成：Amper Music、AIVA。
      • 動画生成：Runway、DeepMotion。

違いのポイント

1. • 代表的な生成AIツール（ChatGPT, DALL-E）の紹介
2. ChatGPTの基本操作
   • アカウント作成と利用方法
   • 基本的な質問の仕方
3. 文章作成支援
   • メール文の作成
   • 簡単なレポート作成
4. 画像生成AI入門
   • DALL-Eの基本操作
   • 簡単な画像生成演習

実習: ChatGPTを使って自己紹介文を作成する

中級コース：業務効率化のための生成AI活用

概要: 実務での生成AI活用方法を学ぶ期間: 6週間（週1回3時間）カリキュラム:

1. プロンプトエンジニアリング基礎
   • 効果的な指示の出し方
   • プロンプトの構造化
2. ビジネス文書作成
   • 企画書・提案書の作成支援
   • プレゼン資料の構成立案
3. データ分析と可視化
   • データの要約と解釈
   • グラフ作成のアイデア出し
4. コーディング支援
   • プログラミング入門者向けコード生成
   • デバッグ支援
5. マーケティング活用
   • キャッチコピー生成
   • ペルソナ設定支援
6. 生成AIの限界と注意点
   • 著作権と倫理的配慮
   • 情報の正確性確認の重要性

実習: 架空の商品企画書をChatGPTを活用して作成する

上級コース：生成AIシステム開発と最新動向

概要: 生成AIの技術的側面と最新トレンドを学ぶ期間: 8週間（週1回4時間）カリキュラム:

1. 生成AIの仕組みと理論
   • トランスフォーマーモデルの概要
   • 自然言語処理の基礎
2. ファインチューニングと転移学習
   • カスタムモデルの作成方法
   • ドメイン特化型AIの開発
3. マルチモーダルAI
   • 画像・テキスト統合モデル
   • 音声認識と生成
4. 大規模言語モデル（LLM）の運用
   • モデルの最適化と軽量化
   • クラウドベースのAIプラットフォーム構築
5. AIシステムの設計と統合
   • マイクロサービスアーキテクチャとの連携
   • APIを活用したAI機能の実装
6. エッジAIと組み込みシステム
   • モバイルデバイスでのAI実行
   • IoTデバイスとの連携
7. 最新研究動向と将来展望
   • 量子コンピューティングとAIの融合
   • AGI（汎用人工知能）への展望
8. AI倫理とガバナンス
   • AIの公平性と透明性
   • AI規制の動向と企業の対応

実習: 特定ドメインに特化した小規模な生成AIモデルの開発とデプロイ