【実践ロードマップ】30日間でAIをゼロから学ぶ：基本概念からプロジェクト実践まで これは@aigleesonが共有した30日間のAI学習プランで、技術的なバックグラウンドを持たない人（数学やコンピュータサイエンスを専攻していない人）向けに設計されています。「リンクを集めて動画を見る」といったよくある表面的なアプローチとは異なり、このプランは概念理解、迅速な構築、デバッグ、そしてアプリケーションの出力を通して直感とスキルを養うことを重視しており、最終的にはAIを実際のワークフローに統合できるようになります。 コアコンセプトと問題診断：AIを学ぶ人の多くは、AIの「感覚」しかなく、実践的なスキルが不足しています。解決策は「30日間の集中的な実験」です。小さな反復的なステップを通して「危険な」スキルを蓄積していくことで、コアメカニズムの理解、モデルの統合、そしてさらなる学習の方向性を見出すことを目指します。 • 期待される成果: 「AI エキスパート」になることではなく、ワークフロー内のインテリジェント エージェントや検索システムなどの実用的なツールを構築できるようになること。 4週間の学習パスプランは4週間に分かれており、毎週明確な目標が設定され、読書、対話、コーディング、振り返りが組み合わされています。各週の内訳は次のとおりです。 第1週: 基本概念の習得 目的: AIの「基礎となるロジック」を理解し、簡単な言葉で明確に説明する。 • コア要素を学習します: 大規模言語モデル (LLM)、トークン、パラメーター、トレーニングと推論、RAG (検索拡張生成) と微調整。 • アクション：厳選した解説記事を3つ（トランスフォーマー、RAG、エージェントそれぞれ1つずつ）読み、ChatGPTやClaudeなどのモデルを用いて、用語を分解し、例を挙げながら繰り返し対話します。暗記ではなく、直感を養うことに重点を置いています。 第2週: 小さなものを作る 目的: 「配線」モデルを通じて知識を内面化すること。 アクション：3つのシンプルなプロジェクトを作成します。例えば、単一のPDFに対応する質問応答エージェント、テキスト書き換えアシスタント、個人的な関心のあるトピックに関するリサーチアシスタントなどです。ノーコード／ローコードツールを優先し、1日以内にデプロイします。 • 制約事項: 各プロジェクトのコード行数は 100 行を超えてはならず、週末にコーディング時間を設けてはなりません。少なくとも 2 つのツール (モデル + 検索など) を統合し、自分で使用できる実用的なツールである必要があります。 第3週: ボンネットの中へ 目的: システムを手作業で分解することでデバッグ スキルを習得します。 アクション：RAGの実装に焦点を当て、チャンク化、埋め込み、ベクターデータベース、そして検索プロセスを理解します。第2週のプロジェクトで実験を行い、チャンクサイズ、検索戦略、またはモデルを変更し、結果の違いを観察します。 • 追加機能：Python/JSを使用してLLM APIを呼び出し、JSON出力を解析し、レイテンシとコストを記録します。このモデルは「魔法」から「ツール」へと進化します。 第4週: アプリケーションとアウトプットに焦点を当てる（専門化 + 公開） 目的: 知識を再利用可能な資産に変換し、「適用せずに学習する」ことを避ける。 • アクション：7日間、1つのトラック（例：ライティング／コンテンツ、データ分析、コーディング、運用自動化）を選択し、その内容に深く掘り下げます。実世界のワークフローのためのインテリジェントエージェント、個人のナレッジベースのためのRAGシステム、マイクロSaaSツールなど、デモンストレーションレベルのプロジェクトを1つ構築します。 • アウトプット: 他の人に教える – ツイートしたり、Loom ビデオを録画したり、ブログを書いたりして、テクノロジー スタックを説明し、前後の比較やトラブルシューティングを行います。
