A microscopic closeup concept of small cubes in a random layout that build up to form the word artificial intelligence illuminated on a generic smartphone - 3D render
現在、私は生成AIエンジニアリングについて学習をしている最中です。このシリーズ記事では、私と同じく生成AIについて学習をしている方々と共有したい事柄を綴っていきたいと思います。少しでも皆様の学習のプラスになるように分かりやすく発信していきますので、宜しくお願いいたします。今回は生成AIエンジニアリング学習をする上で、まず理解しておかなければいけないことなど、生成AIの学習目標について共有していきましょう。
生成AIエンジニアリング学習をはじめたきっかけ
私が「生成AIエンジニアリング」学習をする目的はずばり、「大規模言語モデル（LLM）を活用した開発スキルを習得したい」です。
2022年11月にOpenAI社からChatGPTがリリースされてからは、日常生活やビジネスの様々な場面で生成AIが活用されるようになりました。生成AIは、動画制作や画像生成、資料作りにも大いに役立てることができるようになったと実感しています。そして、AI領域でも、日々、最新の情報が飛び交っており、日進月歩で新たな技術が次々と開発され続けている状況。今後も長い期間をかけて予想を上回る進化を続けていくと思います。そういった流れの中で、既存のAIサービスを活用するだけではなく、生成AI領域の基本的な知識をインプットして開発スキルを習得することにより、ビジネス上の課題解決や、多くの人に使ってもらえる生成AIアプリを開発・提供できる可能性も広がるのではないかと考えました。用途に応じて自力で生成AIサービスを作れるようになれば、自分の中だけではなく、世の中に何かしらの変化を起こせる可能性があると思い、独学マイペースではありますが、学習をスタートしました。
目標① AI関連用語とその全体像を把握する
プログラミング学習のように、いきなりコードを使って作り始める前に、生成ＡＩやＡＩ、また周辺環境などの理解を深めて全体像を把握することが大切だと思いました。プログラミング学習も動画編集や脚本学習、どのジャンルの学習も同じだと思いますが、ソレを学ぶことによって何ができるのか？ 何を作りたいのか？という学習目標（自分のしたいこと）があったほうが学習効率も取り組むモチベーションも上がってくると考えているのです。なので、まずは混乱してしまいがちなＡＩについての理解、関連用語（周辺技術）の理解をしていきたいと思います。
まずは、ある程度は理解して説明できるようになっておいた方が良いと思うＡＩ用語と関連技術を箇条書きにしてみます。
・人工知能（AI）
・機械学習
・深層学習
・生成AI
・大規模言語モデル（LLM）
・自然言語処理
・ChatGPT
・GPT
皆様は上記の用語についてどれだけ理解度があるでしょうか？ 説明できる言葉（用語）は幾つありますか？
目標② 学習するべき関連技術（トピックス）
次に、実際に生成ＡＩエンジニアリング学習をする中で理解したい関連技術をトピックスとして書き出していきます。これらを理解することで、生成ＡＩエンジニアリングの技術で何ができるのか？何を作りたいのか？という最終目標が明確になるのではないかと思いました。
・プロンプトエンジニアリング
・Python
・OpenAI API
・RAG
・AIエージェント
・LangChain
・LlamaIndex
・ファインチューニング
・GitHub Copilot
・Streamlit
・生成AIの精度向上を目的とした修正方法
学習のゴール（最終目標）
上記トピックス（学習ポイント）を学んでいき、最終的な学習のゴールを定めるとするならば、
●生成AIと、大規模言語モデル（LLM）の概要や仕組みを理解する
●実際に生成AIを活用し、どのようなことが実現できるか明確にイメージできるようになる
●自分のアイデアを形にする
この3つの目標・ゴールに向かって学習をしていきたいと思います。みなさまもぜひ、自分なりのゴールを定めて学習をしていきましょう！上記トピックスを中心に学びを共有していきますので、引き続き、宜しくお願いいたします！
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