編集部
生成AIのスキルを習得するためのセルフペーストコースが、NVIDIA Deep Learning Institute（DLI）によって提供されている。これらのコースは、加速コンピューティングからデータサイエンス、生成AIまで、現代の最先端技術を幅広くカバーしている。今回は、特に生成AIに関連する5つの注目すべきコースを紹介する。
生成AIの基本を学ぶ「Generative AI Explained」
「Generative AI Explained」は、生成AIの基礎を学びたい個人向けに設計された2時間の無料コースである。生成AIの概念、アプリケーション、そしてこの技術が直面する課題と機会について包括的にカバーしている。このコースを修了することで、受講者は生成AIの基本的な理解を得ることができ、生成AIを用いたツールを効果的に活用するスキルを身につけることができる。
生成AIは、データから新しいコンテンツを自動生成する技術であり、その応用範囲は広がっている。具体的には、テキスト、画像、音楽、さらには複雑なデータセットの生成など、多岐にわたる。このコースは、生成AIの基本原理を理解し、その活用方法を学ぶための最初の一歩となるだろう。初心者にも理解しやすい内容で構成されており、技術的なバックグラウンドがなくても安心して学ぶことができる。
NVIDIAは、このコースを通じて、生成AIの可能性を広く伝え、より多くの人々にこの技術の魅力を知ってもらうことを目指している。生成AIに興味があるが、どこから始めてよいか分からないという人にとって、このコースは最適な導入コースである。
LLaMA-2を使ったプロンプトエンジニアリング
「Prompt Engineering with LLaMA-2」は、LLaMA-2モデルを用いてプロンプトエンジニアリングのスキルを習得する3時間のコースである。LLaMA-2は、NLP（自然言語処理）タスクにおいて高度なテキスト生成や文書解析を行うために設計されたモデルであり、このコースでは、プロンプトを通じてモデルの挙動を精密に制御する方法を学ぶことができる。
このコースの主な目標は、受講者がLLaMA-2を用いて、具体的な意図に沿ったプロンプトを作成し、モデルの応答を誘導する技術を身につけることである。例えば、チャットボットの挙動を設計する際には、一連のプロンプトと応答履歴を利用して、会話の流れを制御することが求められる。さらに、このコースでは、複数のプロンプトエンジニアリング技術を組み合わせて、より高度なAIシステムを構築する方法についても触れている。
受講者は、LLaMA-2やHuggingFaceのような先進的なAIツールを活用し、NLPタスクの効率を飛躍的に向上させることができる。プロンプトエンジニアリングに興味がある技術者にとって、このコースは必須の内容である。
トランスフォーマーモデルによる自然言語処理の導入
「Introduction to Transformer-Based Natural Language Processing」は、トランスフォーマーモデルを活用した自然言語処理（NLP）の基本を学ぶための6時間のコースである。トランスフォーマーモデルは、現代の大規模言語モデル（LLM）の基盤となっており、この技術を理解することで、様々なNLPタスクに応用できるスキルを身につけることができる。
このコースでは、トランスフォーマーモデルの基本的な概念から、テキスト分類、名前付きエンティティ認識（NER）、著者属性推定、質問応答といった具体的なタスクへの応用までをカバーしている。受講者は、これらのタスクを通じて、トランスフォーマーモデルの仕組みや、その効果的な活用方法を実践的に学ぶことができる。また、コースの終盤には、これらのモデルをどのようにカスタマイズし、特定の用途に最適化するかについても触れている。
NVIDIAは、このコースを通じて、自然言語処理の分野で活躍する技術者や研究者に、最新の技術とスキルを提供することを目指している。特に、生成AIやLLMに興味がある人にとって、基礎から応用までを体系的に学べるこのコースは非常に価値が高い。
拡散モデルを用いた生成AIの実践
「Generative AI with Diffusion Models」は、テキストから画像を生成する際に用いられる拡散モデルについて深く学ぶ8時間のコースである。拡散モデルは、生成AIの分野で注目される手法であり、特にテキストから高品質な画像を生成する際に広く用いられている。このコースでは、拡散モデルの基本概念から、具体的な実装方法までを網羅している。
コースの前提知識として、受講者には深層学習の基本概念や、TensorFlow、PyTorch、Kerasといった深層学習フレームワークの使用経験が求められる。具体的なトピックとしては、U-Netや拡散、Contrastive Language-Image Pretraining（CLIP）といった技術を学び、テキストから画像を生成するモデルの構築を実践する。このコースを修了することで、受講者は拡散モデルを効果的に活用し、生成AIプロジェクトに応用するスキルを習得できる。
NVIDIAが提供するこのコースは、生成AIの実践的な技術を学びたいと考えるエンジニアや研究者にとって、非常に価値のある内容となっている。拡散モデルの可能性を理解し、それを自らのプロジェクトに取り入れることができるスキルを身につけたいと考える人に最適である。