ハーバード、Google、AWS などの無料コースで AI をマスターしましょう。
AI 専門家の需要は今後数年間で飛躍的に増加するでしょう。
企業が AI モデルをワークフローに統合し始めると、AI エンジニア、AI コンサルタント、プロンプト エンジニアなどの新しい役割が生まれます。
これらは高給の職業で、年間給与は 136,000 ドルから 375,000 ドルの範囲です。この分野はようやく広く普及し始めたばかりなので、AI スキルを身につけて就職市場に参入するには今が絶好のタイミングです。
しかし、AI の分野では学ぶべきことが多すぎます。
業界ではほぼ毎日新たな展開があり、このような変化に追いついて、このような速いペースで新しいテクノロジーを学ぶのは不可能に思えるかもしれません。
幸いなことに、そうする必要はありません。
AI の分野に参入するために、あらゆる新しいテクノロジーについて学ぶ必要はありません。
あらゆるユースケースに対応する AI ソリューションを開発するには、いくつかの基本的な概念を知っておく必要があります。
この記事では、無料のオンライン コースで構成された 5 ステップの AI ロードマップを紹介します。
このフレームワークでは、基礎的な AI スキルを学習します。AI モデルの背後にある理論、その実装方法、LLM を使用して AI 駆動型製品を開発する方法を学びます。
ハーバード、Google、Amazon、DeepLearning.AI など、世界トップクラスの教育機関から、これらすべてのスキルを無料で学ぶことができます。
現在、市場にはプログラミングの知識がなくても AI アプリケーションを開発できるローコード AI ツールが数多く存在します。
ただし、AI を本格的に始めようと考えている場合は、少なくとも 1 つのプログラミング言語の基礎を学ぶことをお勧めします。初心者の場合は、Python から始めることをお勧めします。
また、構築しているモデルの背後で何が起こっているかについても何も知らないため、透明性と制御の問題が発生する可能性があります。
Python を学ぶには、Freecodecamp の「Python for Beginners」コースを受講することをお勧めします。
これは、データ型、制御フロー、演算子、関数などの Python プログラミングの基礎を学習できる 4 時間のチュートリアルです。
Python コースを受講すると、言語の基礎を理解できるようになります。
もちろん、優れたプログラマーになるには、オンライン コースだけでは不十分です。自分で練習し、プロジェクトを構築する必要があります。
コーディング スキルを向上させて、初心者から実際にクールなものを作成できる人になる方法を学びたい場合は、コーディングの学習に関する私の YouTube ビデオをご覧ください。
ある程度のコーディング能力を身に付けたら、Python で AI アプリケーションを構築する方法を学び始めることができます。
この段階で学ぶ必要があることが 2 つあります。
上記の概念は、ハーバード大学の「Python による AI 入門」コースで教えられています。
グラフ検索アルゴリズム、分類、最適化、強化学習など、AI ソリューションの開発に使用される技術の背後にある理論を学びます。
次に、このコースでは、これらの概念を Python で実装する方法を学びます。このコースの最後には、三目並べ、マインスイーパ、Nim などのゲームをプレイする AI アプリケーションを構築できるようになります。
ハーバード CS50 の Python による人工知能コースは YouTube と edX で見つけることができ、無料で視聴できます。
上記のコースを修了すると、さまざまなデータセットを使用して Python で AI モデルを実装できるようになります。この段階では、モデルのコードを効果的に管理し、より広範な AI コミュニティと連携するために、Git と GitHub を学習することが重要です。
Git は、複数の人が互いの作業を妨害することなく同時にプロジェクトに取り組むことを可能にするバージョン管理システムであり、GitHub は Git リポジトリを管理できる人気のホスティング サービスです。
簡単に言えば、GitHub を使用すると、他の人の AI プロジェクトを簡単に複製して変更できるため、初心者として知識を向上させるのに最適な方法です。
また、AI モデルに加えた変更を簡単に追跡したり、オープンソース プロジェクトで他のプログラマーと共同作業したり、潜在的な雇用主に自分の作業内容を紹介したりすることもできます。
Git と GitHub を学ぶには、Freecodecamp の 1 時間の短期集中コースを受講できます。
ChatGPT が 2022 年 11 月にリリースされて以来、大規模言語モデル (LLM) は AI 革命の最前線に立っています。
これらのモデルは、従来の AI モデルと次の点で異なります。
大規模言語モデルの上記の属性により、プログラミングからタスクの自動化、データ分析に至るまで、さまざまなタスクを実行できます。
企業は効率性の向上のために LLM をワークフローに統合することを検討しており、これらのアルゴリズムの仕組みを学ぶことは非常に重要になっています。
大規模言語モデルについての理解を深めるために受講できる 2 つの無料コースをご紹介します。
LLM の基礎とその仕組みを学んだ後は、これらのモデルの微調整や機能の強化などのトピックをさらに深く学ぶことをお勧めします。
微調整とは、既存の LLM を特定のデータセットまたはタスクに適合させるプロセスであり、大量のビジネス価値を生み出すユースケースです。
企業には独自のデータセットがあり、そこから顧客チャットボットや社内従業員サポートツールなどの最終製品を構築したいと考えることがよくあります。この目的のために AI エンジニアを雇うこともよくあります。
大規模言語モデルの微調整について詳しく知るには、DeepLearning.AI が提供するこの無料コースを受講してください。
この記事で概説した 5 つのステップを完了すると、人工知能の分野に関する大量の新たな知識が得られるでしょう。
これらのスキルは、機械学習、AI エンジニアリング、AI コンサルティングなどの仕事への道を開きます。しかし、旅はここで終わりません。
オンライン コースは基礎知識を習得するのに最適な方法です。ただし、就職の可能性を高めるために、さらに次の 3 つのことをお勧めします。
プロジェクトでは、カスタム データセットの実践的な経験を通じて、学んだスキルを応用できます。また、特に仕事の経験がない場合、この分野で目立つ存在となり、仕事を獲得するのにも役立ちます。
どこから始めればよいかわからない場合は、この記事で初心者向けのユニークな AI プロジェクトのアイデアを多数紹介しています。データ サイエンスと分析に関連するプロジェクトに興味がある場合は、代わりにこのトピックに関する私のビデオをご覧ください。
AI 業界はかつてない速さで進化しています。
新しい技術やモデルが絶えずリリースされており、これらのテクノロジーを常に最新の状態に保つことで、他の業界の専門家との差別化を図ることができます。
KDNuggets と Towards AI は、複雑な AI トピックを一般の人にもわかる言葉で説明する 2 つの出版物です。
AI、プログラミング、データサイエンスについてさらに詳しく知りたい場合は、初心者向けにこれらのテーマに関するヒントやチュートリアルを提供する YouTube チャンネルも運営しています。
さらに、Papers with Code プラットフォームを閲覧することをお勧めします。これは、対応するコードとともに学術論文を読むことができる無料のリソースです。
Papers with Code を使用すると、論文の概要、方法論、データセット、コードを 1 つのプラットフォームで読むことで、AI の最先端の研究を迅速に理解できます。
最後に、AI に関する知識とスキルを深めるためにコミュニティに参加することを検討してください。
同じ考えを持つ人を見つけて協力することは、新しいことを学ぶ最良の方法であり、その分野で多くの機会が開かれることになります。
地域の AI ネットワーキング イベントに参加して、この分野の他の人たちとの関係を築くことをお勧めします。また、GitHub のオープンソース プロジェクトに貢献することもできます。これは、AI 開発者のプロフェッショナル ネットワークの構築に役立ちます。
これらのつながりは、仕事、コラボレーションの機会、メンターシップを獲得するチャンスを大幅に高めることができます。Natassha Selvaraj は、執筆に情熱を注ぐ独学のデータ サイエンティストです。Natassha は、データ サイエンスに関連するあらゆることについて執筆しており、あらゆるデータ トピックの真の達人です。LinkedIn で彼女とつながるか、YouTube チャンネルをチェックしてください。このトピックの詳細2024 年 Microsoft による AI に関する 5 つの無料コース2024 年のテクノロジ トレンド: AI のブレークスルーと開発に関する洞察…2024 年の無料データ サイエンス オンライン コーストップ わずか数ステップでデバイス上で Alpaca-LoRA を実行する方法を学ぶ5 つのステップで Scikit-learn を始めるKDnuggets ニュース 2022 年 3 月 16 日: データ サイエンスの基礎と 5 つの…
Natassha Selvaraj は独学で学んだデータ サイエンティストで、執筆に情熱を注いでいます。Natassha はデータ サイエンスに関するあらゆることを執筆しており、あらゆるデータ トピックの真の達人です。LinkedIn で彼女とつながったり、YouTube チャンネルをチェックしたりできます。
無料の電子書籍『The Great Big Natural Language Processing Primer』と『The Complete Collection of Data Science Cheat Sheets』を、データ サイエンス、機械学習、AI、分析に関する主要なニュースレターとともに受信トレイに直接お届けします。
購読することで、KDnuggetsのプライバシーポリシーに同意したことになります。
無料の電子書籍『The Great Big Natural Language Processing Primer』と『The Complete Collection of Data Science Cheat Sheets』を、データ サイエンス、機械学習、AI、分析に関する主要なニュースレターとともに受信トレイに直接お届けします。
購読することで、KDnuggetsのプライバシーポリシーに同意したことになります。
無料の電子書籍『The Great Big Natural Language Processing Primer』と『The Complete Collection of Data Science Cheat Sheets』を、データ サイエンス、機械学習、AI、分析に関する主要なニュースレターとともに受信トレイに直接お届けします。
購読することで、KDnuggetsのプライバシーポリシーに同意したことになります。
無料の電子書籍『The Great Big Natural Language Processing Primer』と『The Complete Collection of Data Science Cheat Sheets』を、データ サイエンス、機械学習、AI、分析に関する主要なニュースレターとともに受信トレイに直接お届けします。
購読することで、KDnuggetsのプライバシーポリシーに同意したことになります。
元記事: https://www.kdnuggets.com/5-steps-to-learn-ai-for-free-in-2024