【Coursera】「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 3」〜仕事でAIを開発するステップを学びたい〜
会社で、「AI開発して!」と言われても、最初に何をすれば良いか分かりませんよね。
Coursera「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 3」では、AI開発のファーストステップを学ぶことができます。
この動画を観れば、いつ「AI開発して!」と言われても困らないようになれるでしょう。
<過去の記事>
【Coursera】「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 1」〜AIの得意・不得意を学びたい〜 - 継続力
【Coursera】「AI For Everyone(全ての人のためのAI) Week 2」〜AIプロジェクトの進め方を学びたい〜 - 継続力
講師
アンドリュー・エン(Andrew Ng)氏です。
人工知能研究の第一人者であり、Google Brainの共同設立者、 Baiduの元副社長兼チーフサイエンティスト、スタンフォード大学の教授という凄い経歴の持ち主です。
講義の概要
「Week 3 Building AI In Your Company」では、以下の内容が、約2時間程度で学べます。
- ビジネスにおけるAIの実例
- 会社でAIプロジェクトを進めるために必要なステップ
講義の内訳
講義の内訳は以下の通りです。
■Case study: Smart speaker
- スマートスピーカーがユーザの命令を実行する流れを説明。
■Case study: Self-driving car
- セルフドライビングカーが自動で走るまでの処理の流れを説明。
■Example roles of an AI team
- AIチームに必要な要員を説明。
- 小さいプロジェクトであれば、すべての役割の要員を揃える必要はない。
自分自身で機械学習、データサイエンスを学習し、プロジェクトを始めてみても良い。
■AI Transformation Playbook (Part 1)
- 会社でAIプロジェクトを進めるために必要なステップを説明。
- 最初のプロジェクトは、会社にとって有用な内容かどうかよりも、成功することが重要。成功すれば、次のプロジェクトにつながる。
- AI用のチームを作り、不足知識を補うようなトレーニングを行う。
■AI Transformation Playbook (Part 2)
- ユーザ増→教師データが増える→良い製品になる→ユーザ増の好循環を設計する。
- IT業界では、勝者が情報を全取りするケースがある。
大量のデータを集めることができれば、他社が新規参入しにくくなり、独占力が高まる。
■AI pitfalls to avoid
- AIプロジェクトの落とし穴を紹介。
- 最初のAIプロジェクトが必ず成功するとは、期待しないことが重要。
- 超優秀なAIエンジニアがいなくてもAIプロジェクトは進められる。
■Taking your first step in AI
- AIプロジェクトを始めるための最初のステップを説明。
- AIを一緒に学ぶ友達を作ったり、AIプロジェクトのブレスト等から始めてみる。
■Survey of major AI application areas (optional)
- コンピュータビジョン、自然言語処理、スピーチ、robotのAI活用例を紹介。
- 構造化データと非構造化データの違いを説明。
■Survey of major AI techniques (optional)
どういう人におすすめか
「AI開発のファーストステップは何をすれば良いんだろう?」と疑問を抱えている人に対して、「具体的なステップ」を教えてくれる良い授業だと思います。
「Andrew Ng」氏の説明はとても分かりやすいため、是非動画を見てみてください。