PHP 8, New Features
pronist
We'll briefly look at the new features of PHP 8, which has appeared after 5 years. If you're curious about the new features of PHP 8, give it a listen!
초급
PHP
AIリテラシーとは、「AIを技術者ではない一般ユーザーも実務と日常生活に効果的に活用できる能力」、そして「AIを批判的に評価する能力」を指します。AIをうまく「活用」するための核心知識であるプロンプトエンジニアリング → セキュリティ理解 → 拡張 → 自動化 → 言語モデル構造まで、非専門家でも理解できるように設計された実用中心のリテラシー講義です。
受講生 13名
自分だけのAIエージェントを構成し、AIを道具としてではなく同僚として迎えることができます。
AIを「言うことを聞くようにする」技術を理解できます。
AIが嘘をつく理由と、これを防止する方法を理解することができます。
AIによってワークフローを構成し、業務を委任できます。
プロンプトの入力から、こちらに出力されるまでの流れを理解できます。
この講義は生成型AI時代に必須の知識であり、深化学習の基盤となる『AIリテラシー』講義です。開発者のための技術中心の講義ではなく、学生と会社員を対象とする非専攻者のための生成型AI基礎教養講義と言えるでしょう。
AIリテラシー
AIリテラシーとは、「AIを技術者ではない一般ユーザーも実務と日常に効果的に活用できる能力」、そして「AIを批判的に評価する能力」を指します。生成AIが生成する情報の信頼性を判断し、AI使用に関する倫理的問題を考慮する批判的思考を含みます。
AIサービスは現在戦場のようです。様々なAIサービスが市場で支配的な地位を獲得するために努力しています。しかし、私たちはこれらのサービスをすべて理解し把握する時間がありません。特定のAIサービスに対する概念と使用法を勉強している最中にも、また別の新しいサービスが登場することもあります。同じ分野でもすべてのAIサービスをじっくりと使ってみて比較することも簡単ではありません。さらに、サービスが多い分、支出される購読費用も軽視できません。私たちには選択と集中が必要であり、各分野別の代表的なAIサービスに集中する必要があります。
私たちはまず最初に、代表的な生成型AIサービスであるChatGPTに注目します。この講義では、デザイン、映像、音楽、漫画のようにドメイン知識が必要な特殊な分野を除いては、できるだけ関連概念を身につけながら自然に使用できるよう授業に含めました。この講義で使用されるAIサービスは、低い参入障壁と難易度で、非専門家でも十分に使用できるサービスで構成しました。
生成AI ― ChatGPT、Claude Desktop
バイブコーディング ― Cursor
自動化 ― ChatGPT Custom GPTs、ChatGPT Task、Make
AIエージェント ― AutoGen Studio
ローカルAI ― LM Studio
ブラウザユーティリティ ― Sider
AIサービスの核心はAIエージェントです。私たちがプロンプトでリクエストすると、サービス内部にあるAIエージェントが文章を書き、コードを作成し、絵を描くなど様々な作業を処理します。この講義では、様々なツールを華麗に駆使することではなく、エージェントの構成要素と作成および使用のための基礎を身につけ、様々なサービスで提供されるエージェントを素早く使用できるようにし、基礎を身につけることで知識が急速に揮発することを防ぎます。
『AIリテラシー:非専門者のための生成AI入門』は開発者が会社員と学生のために分かりやすく説明するAI講座です。自動化、バイブコーディングなどの個別テーマについて扱っている講座はそれなりにある方ですが、生成AI入門のための広く浅い範囲をカバーする講座は見つけるのが簡単ではないため、直接作ることにしました。
AIを上手く「活用」するための核心知識であるプロンプトエンジニアリング → セキュリティ → 自動化 → 言語モデル構造まで非専門家でも理解できるよう設計された実用中心のリテラシー教育です。特に言語モデル構造の場合、深化過程として単に生成型AIを活用することを超えて言語モデルの仕組みまで全般的に学びたい方に適しています。
ChatGPTのような生成AIに対する理解、活用、協業するAI「技術」リテラシーに集中します。特定の主題に対する狭くて深い技術的理解ではなく、広いがやや浅いレベルで生成AI生態系とツールを理解し、基礎をしっかりと固めることが目的と言えます。生成AIを活用することにおいて新しい視野が開かれるでしょう。
生成AI学習ロードマップであるAI Agents Roadmap、Prompt Engineering Roadmapをほぼカバーしています。ただし、この講義は生成AI学習の始まりとしては十分ですが、その終わりにはなりません。
プロンプトエンジニアリング ― AIが理解しやすいように質問を設計する方法
セキュリティ― AIを安全に使用する方法
プロンプト拡張 ― パーソナライズメモリ、RAG、コードベースプロンプト、マルチモーダルモデル活用
自動化― AIを外部サービスと連携して自動化ワークフローを構築
言語モデル― 学習、トランスフォーマー、アテンションなど言語モデルを構成する核心要素の理解
非専門家向け実用中心構成
開発者ではない学生、会社員、一般ユーザーのための講義で、理論と実習を調和よく構成し、生成型AIで語られる様々な活用法と技術用語に対する概念を身につけます。教材を一緒に見て、これを直接実習する過程で進行されます。
言語モデルの構造まで説明するリテラシー教育
GPT、BERT、トランスフォーマー、アテンションなど言語モデルの原理をわかりやすく説明する構成を選択しました。そのためダイアグラムは登場しますが、これを説明するために複雑なコードや数学的概念および数式は出てきません。
自動化とオーケストレーションまで
単純なプロンプトエンジニアリングにとどまらず、自動化とオーケストレーションまで拡張してAI Agentを作成してみます。GPTs、MCP、Make、AutoGen Studioなどを使用して、ChatGPT、そしてその先で生成AIでどのようなことができるのかについての感覚を身につけます。
ChatGPT、Claude等の様々なモデルに対応
プロンプトエンジニアリング、自動化とオーケストレーション、言語モデルなどの内容は、特定のサービスやモデルにのみ限定される内容ではありません。将来登場するモデルやサービスにも適用できるため、知識が簡単に希薄化されることはありません。
基本:ChatGPT (>= Plus)
自動化およびオーケストレーション: Claude Desktop、NodeJs、Python、Cursor
学習資料:pronist/ai-literacy
この講義を受講した後は、LangChain、AIオーケストレーション、PromptOpsのような特定のトピックについて深い知識を学習することに拡張するのが良いでしょう。
コーディングと開発に対する理解があるなら、LLMアプリケーション開発のためのLangChain(RAG、MAS)および言語モデルをドメイン専門家にするためのファインチューニングに進むのも良いでしょう。ただし、これらは専門知識である分、知っておくべき技術的内容が多いです。
非専門者の場合、Make、Zapier、n8n、Flowiseのような様々なAIオーケストレーション及び自動化サービスを使用してマルチエージェントシステムとワークフローを構築してみてください。
OpenAI Playground、PromptLayer、Promptfooのようなツールを使用してプロンプトテストを行ってみるのも良いでしょう。
学習対象は
誰でしょう?
AIを使ってみたいけれど…どこから始めればいいか途方に暮れている方
ChatGPTを使ってみたものの、毎回結果にムラがあった方
実務でAIを活用して繰り返し作業を減らしたい方
エンジニアではないが、AI自動化の流れを理解したい学生と社会人
AI使用時にセキュリティ・正確性の問題を心配したことがある方
前提知識、
必要でしょうか?
ChatGPT、Gemini、Claudeなどの生成AIサービス利用経験
1,738
受講生
73
受講レビュー
187
回答
4.2
講座評価
4
講座
Github: https://github.com/pronist · Email: pronist@naver.com
『어썸 라라벨』 저자
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