「generative-ai-for-beginners」のインストール・使い方

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  章 有坂

  short bio

  オープンソースソフトウェアのトレンドを追いかけてます。

generative-ai-for-beginnersは、Microsoft Cloud Advocatesが提供する12回のレッスンから成るコースで、生成型AI（Generative AI）の原理とアプリケーション開発について学ぶことができます。このコースを通じて、自身のGenerative AIスタートアップを構築し、アイデアを実装するための知識を得ることができます（参考）。

インストール・導入方法

このコースはGitHub上でホストされており、各レッスンはJupyter Notebook形式で提供されています。このリポジトリを自分のGitHubアカウントにフォークすることで、コードを変更したり、チャレンジを完了したりすることができます（参考）。

使い方

このコースは以下の12のレッスンから成り立っています：

1. コースの導入 - このコースをどのように取り組むかを理解します。
2. 生成型AIと大規模言語モデル（LLMs）の概要 - 生成型AIと現在の技術ランドスケープ、大規模言語モデル（LLMs）の動作方法を理解します。
3. 異なるLLMsの探索と比較 - 異なるLLMsをテスト、イテレーション、比較し、自分のユースケースに最適なモデルを選びます。
4. 生成型AIの責任ある利用 - 基礎モデルの制限とAIに関連するリスクを理解し、生成型AIアプリケーションを責任あるに構築する方法を学びます。
5. プロンプトエンジニアリングの基本 - プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを実践的に適用し、プロンプトの構造と使用方法を理解します。
6. 高度なプロンプトの作成 - プロンプトエンジニアリングの知識を拡張し、異なるテクニックをプロンプトに適用します。
7. テキスト生成アプリケーションの構築 - Azure OpenAIを使用してテキスト生成アプリケーションを構築し、モデルの出力を効率的に使用する方法を理解します。
8. チャットアプリケーションの構築 - チャットアプリケーションを効率的に構築し、統合するためのテクニックを学びます。
9. 検索アプリのVectorデータベースの構築 - セマンティック検索とキーワード検索について学び、テキストエンベッディングとそれが検索にどのように適用されるかを理解します。
10. 画像生成アプリケーションの構築 - 画像生成とその重要性を理解し、画像生成アプリケーションを構築します。
11. ローコードAIアプリケーションの構築 - Power Platformでの生成型AIの概要と、教育スタートアップのための学生問題追跡アプリをローコードで構築します。
12. 外部アプリケーションとの統合