私はある週末にこの開発者向けの無料 AI コースを受講しました。強くお勧めします
OpenAI や DeepLearning など、これらの 13 の無料 AI コースは初心者から中級者まで幅広く、無料であると言いましたか?
生成 AI が世界を席巻していることは疑いの余地がありません。 ChatGPT のようなツールには信頼性と精度の問題がありますが、AI チャットボットは多くの従業員に生産性の大幅なメリットを提供することもできます。
生成 AI をツールとして使用することで得られる利点以外にも、生成 AI 分野でのスキルを開発することで雇用状況を改善する機会もあります。
大金を稼ぐことを約束して大金を請求するコース、学位プログラム、マイクロ学位（念のため言っておきますが、学位ではありません）、ブートキャンプはたくさんありますが、それが唯一取れる方向ではありません。スキルセットの拡大に役立つ無料のリソースも多数あります。
たとえば、OpenAI (ChatGPT の作成者) と DeepLearning (教育プロバイダー) が提供する 13 の無料の短期コースのコレクションがあります。 DeepLearning では長いコースも販売していますが、ここで取り上げる 13 のコースは始めるのに最適であり、完全に無料です。
私はサインアップして、最初のコース「開発者のための ChatGPT プロンプト エンジニアリング」を受講しました。これは、それぞれ約 10 分の 9 つの短いビデオと、コースで教えられたコードを試してその動作を確認できる演習とテストベンチで構成されています。
コースを楽しみ、多くのことを得ることができました。これは、ChatGPT をコードに接続する方法と、従来のプログラマーがコーディング キット バッグに生成 AI プロンプトを含める方法を理解するのに役立ちました。私は週末にそれを行い、多くを学びましたが、何も費やしませんでした。
それ以上に良くなることはありません。
初心者コース
提供されているコースは「初級」または「中級」としてリストされています。初心者とは、技術的な経験ではなく、AI 開発の経験を指すことに注意してください。これらの「初心者」レベルのコースの内容を本当に理解するには、かなり優れたプログラミングの背景が必要です。
- 開発者向け ChatGPT プロンプト エンジニアリング: チャット ボックスの枠を超えてください。 API アクセスを使用して LLM を独自のアプリケーションに活用し、カスタム チャットボットの構築方法を学びます。
- ChatGPT API を使用したシステムの構築: LLM の使用をレベルアップします。複雑なタスクを分解し、ワークフローを自動化し、LLM 呼び出しを連鎖させ、より良い出力を得る方法を学びます。
- LLM アプリケーション開発のための LangChain: LLM をすぐに使えるフレームワークについて学びます。 LangChain を使用して LLM を新しい環境に呼び出す方法を学びます。
- LangChain: データとチャットする: LangChain を使用してプライベート データやドキュメントと連携するチャットボットを作成します。
- セマンティック検索を備えた大規模言語モデル: LLM を使用して検索を強化し、結果を要約する方法を学びます。
- Gradio を使用した生成 AI アプリケーションの構築: 機械学習アプリケーションを迅速に作成してデモします。 Hugging Face Spaces でアプリを世界と共有しましょう。
- 大規模な言語モデルとプログラミングをペアにする: コードの改善、デバッグ、理解、文書化に役立つように LLM を効果的に促す方法を学びます。
- テキスト埋め込みの理解と適用: テキスト埋め込みを使用してアプリケーション開発プロセスを加速する方法を学びます。
- ビジネス思想家がセマンティック カーネルを使用して AI プラグインの構築を始める方法: Microsoft のオープンソース オーケストレーターであるセマンティック カーネルについて学び、LLM を使用してビジネス アプリケーションを開発します。
中級コース
以下の一連のコースは「中級」とみなされます。まずは上記の 9 つのコースを完了してから、次のセットに取り組むことをお勧めします。これらはすべて無料なので、費用はおいしいものを学ぶのにかかる時間だけであることに注意してください。
- LangChain を使用した機能、ツール、エージェント: 開発者ツールとしての LLM の新機能を学び、適用します。
- 大規模な言語モデルの微調整: LLM を数分で微調整し、独自のデータを使用するように特殊化する方法を学びます。
- 重みとバイアスを使用した生成 AI モデルの評価とデバッグ: ML ワークフローでの管理、バージョン管理、デバッグ、実験のための MLOps ツールについて学びます。
- 拡散モデルの仕組み: 拡散モデルを一から学び、構築します。
クレジットカード残高を増やさずにキャリアを成長させましょう
AIは熱い、熱い、熱い。そのため、企業や老舗の教育機関さえも、AI 分野でのキャリアがあなたの人生を変えると信じ込ませるために全力を尽くします。そして、あなたがその変化を起こすのを助けてくれるのは彼らです。
それらのプログラムの中には非常に優れたものもあります。私はカリフォルニア大学バークレー校のエクステンションで 6 年間学位単位のプログラミング コースを教え、16 年以上同大学の諮問委員を務めてきました。多くの学生が、このような正式なコースがキャリアチェンジに役立ったと言っています。したがって、私は正式なコースや有料教育を避けるべきだと言っているのではありません。
しかし、世の中には無料の素材が豊富にあるため、特に予算に余裕がある場合、または多額の資金を投入せずにこの分野を始めたい場合には、まずそれらのリソースを活用することを強くお勧めします。
どう思いますか？これらのコースのいずれかを受講しますか?何か取ったことありますか？何を学びましたか？以下のコメント欄でお知らせください。
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