
デザインシステム - スタイル・ファウンデーション
DX AI
スタイルファウンデーションは、色、間隔、フォントなどデザインの基本を体系化し、作業時間を短縮し、成果物の完成度を高めます。UIが整理されていなくて悩んだり、コラボレーションで一貫性を失ったりしているなら、この講義を受講してみてください。初心者デザイナーでも実務にすぐに活用できる基礎と体系を学ぶことができます。
入門
Design System, product design, Web Design
プロンプト、トークン、学習と推論の基本概念を理解できます。
項目ごとに内容を整理し、画像プロンプトを作成できます。
複雑なシーンの作り方を学ぶことができます。
役割を指定するようにと言う人もいれば、簡潔に書くようにと言う人もいます。
良いとされるプロンプトをそのまま使ってみても、実際に試してみると結果に物足りなさを感じることがありますよね。
プロンプトを書くたびになぜこのような結果になったのか、
何を変えるとよいのかを自分で判断する基準がなければどうなるでしょうか?
次の依頼でも同じ問題が繰り返されます。
この講義ではAIが答えを生成する基本原理から学びます。
プロンプトが結果にどのような影響を与えるのかを理解し、自分が望むことを明確に伝えるための基準を身につけます。
ChatGPTはなぜ毎回回答が異なるのでしょうか?
LLMはどのように文章を生成するのでしょうか?
私たちが入力したプロンプトは結果にどのような影響を与えるのでしょうか?
01_ LLMが回答を生成する基本原理を理解します。
02_同じプロンプトでも結果が異なる可能性がある理由を説明できます。
03_ 入力した文章と会話の文脈が結果に与える影響を理解します。
04_望む結果のためにどのような情報が必要か確認できます。
05_リクエストが複雑になったときアプローチを変えるべき状況を学びます。
💡原理からつなげます
トークン、学習、推論のように馴染みのない概念を日常的な文章の例でひも解いていきます。
プロンプトが重要な理由を生成プロセスと関連付けて理解します。
🔎 複数の事例で確認します
質問への回答、手紙、ポスターなどさまざまな事例を通して、リクエストと結果の関係を見ていきます。
⁉️できることと難しいことを一緒に扱います
具体的なリクエストが役立つ理由を学びます。
条件を十分に書いても望む結果が得られない理由も併せて学びます。
「AIが答えを作る原理を簡単に理解したいです。」
AIを使う前に基本概念から整理したい方。
「プロンプトをそのまま書いてはいますが、なぜこのように書くのかわかりません。」
自分の状況に合わせてリクエストを変更してみたい方。
「結果に満足できないとき、何を直せばよいのか分かりません。」
文章やAI画像生成の過程で繰り返される試行錯誤を理解したい方。
すべてのオペレーティングシステムで可能
実習なし
別途必要な予備知識なし
使用するツールなし
学習対象は
誰でしょう?
AI画像生成を初めて始める方
プロンプトでどのように表現すればよいか途方に暮れている方
AI画像を業務に活用したい方
前提知識、
必要でしょうか?
予備知識は必要ありません。
297
受講生
44
受講レビュー
5
回答
4.8
講座評価
5
講座
こんにちは。DX LABのAI実験室です。
DX LABは、開発者とデザイナーが共にAI、デザイン、デジタル制作ツールを実験し、実務に適用するチームです。
現在、オンライン講義はDX LAB所属のデザイナーが直接企画し、進行しています。
講義を担当するデザイナーは、4年目のUI/UXおよびコンテンツデザイナーとして活動しており、デザイン技術ブログの運営やオンライン講義制作の経験を活かして、実務ですぐに活用できるAI・デザインコンテンツを制作しています。
DX LABのAI実験室では、複雑な理論よりも理解しやすい説明を心がけ、実際の成果物を作るプロセスに集中します。AIやデジタル作業に初めて触れる方でも簡単に進められるよう、一歩ずつ丁寧に案内いたします。
全体
6件 ∙ (28分)
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