こんなMicrosoftとも思えない砕けた感じの画像を添付して心者向けに AI を学ぶための無料コースがGithubに上がっています。画像クリックで該当Githubに飛びます。

AIのさまざまなアプローチについて学ぶ

「Microsoft AI for Beginners」は、人工知能（AI）の世界を12週間、24のレッスンを通じて学ぶカリキュラムです。このカリキュラムでは、シンボリックAI、ニューラルネットワーク、コンピュータビジョン、自然言語処理など、AIのさまざまなアプローチについて学ぶことができます​​。

どのような内容なのか一目でわかる動画も準備されています。

学べる内容は以下の通り：

• AIの異なるアプローチ（知識表現と推論を含むシンボリックAIなど）

• ニューラルネットワークとディープラーニング（TensorFlowやPyTorchを使用したコードで説明）

• 画像やテキスト処理のためのニューラルアーキテクチャ

• 遺伝的アルゴリズムやマルチエージェントシステムなどの、あまり知られていないAIアプローチ​​。

実行可能なJupyterノートブックや実験室（ラボ）も用意

このカリキュラムには、理論的な素材を含む実行可能なJupyterノートブックや、特定の問題に適用するための実験室（ラボ）も用意されています。また、学生はGitHubで直接テキストを読んだり、コードを見たりすることができ、自習プロジェクトとしてコースを受講することも推奨されています​​。

教育方法としては、実践的なプロジェクトベースのアプローチと頻繁なクイズを取り入れており、学生の関与と概念の定着を高めることを目指しています​​。

このカリキュラムはMicrosoftによって開発され、Dmitry Soshnikov博士が主要な著者として関わっています​​。

このリポジトリはオープンソースで、他にも「Data Science for Beginners」や「Web Dev for Beginners」など、様々な初心者向けのカリキュラムが提供されています​​。

製作者Dmitry Soshnikov博士はどんな人？

Dmitry Soshnikovは、人工知能（AI）分野でのPh.D.を持ち、MicrosoftでAI開発の実務経験を有しています。彼は技術や人々を愛しており、複雑なことを簡単な言葉で説明し、人々を引き付けることを得意としています。このため、教育、公共のスピーチ、プログラミング、そして創造的なプロジェクトに情熱を傾けています​​。

彼はモスクワ航空大学（MAI）、国立研究大学高等経済学校（HSE）、モスクワ物理技術大学（MIPT）、およびロシア科学アカデミー（RUT）で准教授を務め、技術、AI、AIアートに関連する多くのスピーチ活動を行っています。また、元Microsoft CEOのスティーブ・バルマーと2度共にステージに立った経験もあります​​。

Dmitry Soshnikovサイトは博士のサイトはこちら↓

創造的な執筆やジェネレーティブAIを使ったサイエンスアート

Soshnikov博士は、AIとアートの分野でプロジェクトを進めており、創造的な執筆やジェネレーティブAIを使ったサイエンスアートに特に興味を持っています。彼の作品は、エレクトロミュージアム、メーカーフェア、ロシア印象派美術館で展示されたこともあります​​。

さらに、彼はHSE大学とモスクワ航空大学のAIラボとHSEアートおよびデザインスクールの技術リードであり、Microsoftで16年間働いていました。彼はAIと関数型/論理プログラミングを教えており、情熱的な父親、デジタルアーティスト、Gun Fu Cha（注01）の達人でもあります​​。

※注01：「Gun Fu Cha」は、中国茶を淹れる伝統的な方法の一つです。「功夫茶」とも呼ばれ、この方法では、細やかな手順と技術を要し、時間と労力をかけて茶を淹れます。その名前は中国武術の「功夫（Kung Fu）」から来ており、茶を淹れる行為にも熟練と精神的な集中が必要とされることからこの名がつけられました。

Gun Fu Chaでは、茶葉の種類や品質、水の温度、茶器の選択、茶の注ぎ方など、多くの要素が重要視されます。この茶道は、茶の風味や香りを最大限に引き出すために、丁寧な手順で行われます。それはただ茶を淹れるだけでなく、瞑想的で精神を落ち着かせる儀式としても楽しまれています。

lead me の絵を描いたのはTomomi Imuraさん

名前からするとどうやら日系です。嬉しいですね。とてもかわいいイラストを描きます。

彼女は、リンクされている動画の中で、「Tomomiです。この章で学習する内容を把握できるように、各セクションの落書きを作成しました」と説明しています。右脳派の皆にもわかりやすそうですね！

筆者はこのイラストをみて、TomTomClubを思い出しました。

話がコースの内容からそれて申し訳ありませんが、45年前とは思えないほどのかっこよさです。是非、ご覧になってください。

ティナ・ウェイマスです。ティナ・ウェイマスは、ボーカルも担当しています。「Genius of Love」は、1981年にリリースされたトム・トム・クラブのデビューアルバムに収録されています。このアルバムは、Talking Heads でベースとドラムを担当していたティナ・ウェイマスとクリス・フランツ夫妻によって結成されたトム・トム・クラブによってリリースされました。

では、話もどしますね。

Dmitry Soshnikov氏と落合陽一氏の違い

Dmitry Soshnikovと落合陽一先生は、似ている面もあれば異なる面もあります。両者ともに技術とアートの融合に関心を持っている点では共通していますが、彼らの背景や主な活動分野には違いがあります。

1. Dmitry Soshnikov:

   • 彼は人工知能（AI）の分野でPh.D.を持ち、MicrosoftでAI開発の実務経験があります。

   • Soshnikov博士は、AIとアート、特にジェネレーティブAIを使ったサイエンスアートや創造的な執筆に関心を持っています。

   • 彼はまた、複数の大学で准教授を務め、AIと関数型/論理プログラミングを教えています​​​​​​​​。

2. 落合陽一先生:

   • 落合陽一先生は、メディアアートを専門とする日本の研究者であり、アーティストです。

   • 彼はデジタルメディアと物理的な世界との間の相互作用に焦点を当てた作品を多く制作しています。

   • 落合先生はまた、独自のテクノロジーを駆使したインスタレーションやエクスペリエンスデザインで知られており、メディアアートの分野で幅広い認知を得ています。

要するに、Soshnikov博士はAIとプログラミングの専門家であり、その知識をアートに応用しています。一方で落合陽一先生は、メディアアートとテクノロジーの統合に重点を置いているアーティストです。どちらもテクノロジーとアートの融合において重要な役割を担っていますが、そのアプローチや専門分野には違いがあります。

人気のフレームワークTensorFlowとPyTorchで学ぶ

このリポジトリでは、現代のAIの中核を成すニューラルネットワークとディープラーニングについて解説しています。これらの重要なトピックの背後にある概念は、最も人気のある2つのフレームワークであるTensorFlowとPyTorchを使用したコードを通じて説明されています。

TensorFlowとは

1. 開発者: GoogleのBrainチームによって開発されました。

2. 特徴:

   • 広範なAPIセットを提供し、初心者から専門家まで幅広く利用されています。

   • モデルの設計、トレーニング、デプロイに多くのツールとライブラリを提供します。

   • 分散学習、パフォーマンス最適化、プロダクションレベルのデプロイメントに強みがあります。

   • TensorFlow Liteによるモバイルや組み込みデバイスでの実装が可能です。

   • Googleが積極的に開発とサポートを行っており、広範なコミュニティサポートがあります。

PyTorch

1. 開発者: METAのAI Research lab（FAIR）によって開発されました。

2. 特徴:

   • ディープラーニング研究者に人気があり、柔軟性と速度が特徴です。

   • 動的計算グラフ（デフォルトでは「eager execution」モード）により、より直感的でインタラクティブな開発が可能です。

   • デバッグが容易で、Pythonicなコーディングスタイルが推奨されています。

   • PyTorchはモジュール性が高く、ユーザーフレンドリーです。

   • データサイエンスとAIのコミュニティにおいて高い人気を誇り、多くの研究プロジェクトや教育用途に利用されています。

博士の教育学的なアプローチ

博士は教育学的な観点から以下の様にREADMEに説明しています。

このカリキュラムを構築する際に、私たちは 2 つの教育上の原則を選択しました。それは、実践的なプロジェクトベースであることと、頻繁な小テストを含むことです。

コンテンツがプロジェクトと確実に一致するようにすることで、プロセスが学生にとってより魅力的なものになり、概念の保持が強化されます。さらに、授業前の低めのクイズでトピックの学習に対する学生の意図を設定し、授業後の 2 回目のクイズでさらに記憶を定着させます。このカリキュラムは柔軟で楽しいように設計されており、全部または一部を受講することができます。プロジェクトは小規模に始まり、12 週間のサイクルが終わるまでにますます複雑になっていきます。

追加カリキュラム

生成 AI に関する 12 レッスンのカリキュラムがリリースされています。追加カリキュラムでは次のようなことが学べます。

• 迅速かつ迅速なエンジニアリング

• テキストと画像アプリの生成

• 検索アプリ