生成AI技術の理論的基礎を学んだ後、それを実際のプロジェクトにどのように適用するかについて、私たちはかなり悩んでいます。 偶然にも、モデル開発から本番アプリケーションまでのプロセス全体を包括的に理解するための実践的な機会を豊富に提供する、Google の「Generative AI for Developers」学習ロードマップを発見しました。 これには、Transformer アーキテクチャや注意メカニズムから画像生成モデルに至るまで、生成 AI のコア技術スタックだけでなく、責任ある AI と MLOps 展開テクニックの実用的な方法も含まれます。 コースリンク: https://t.co/pCO1OsYzcg 主な内容: - 画像生成と拡散モデル: 拡散モデルを使用して高品質の画像を生成する方法を学びます。 - Transformer コア アーキテクチャ: アテンション メカニズム、エンコーダー/デコーダー アーキテクチャ、および BERT モデルの詳細な理解。 - Vertex AI Studio 実践: プロトタイピングから本番環境まで、Google の生成 AI ツールを習得します。 - ベクトル検索と RAG: AI の錯覚を減らすためのセマンティック検索および取得強化技術の学習。 - 責任ある AI の実践: 公平性、説明可能性、プライバシー、セキュリティなどの主要なテーマをカバーします。 - MLOps デプロイメント: 生成 AI モデルの運用と管理に関するベスト プラクティスを学習します。 このコースは、ある程度の予備知識を持つ開発者が学習を進めるために設計されています。初心者の方は、「Generative AI入門」コースから始めることをお勧めします。
