文系大学生が松尾豊氏が監修する無料のAI基礎講座を受けてみた! たった5時間でDXも理解できる

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本連載『文系大学生がAI講座受けてみた』では、大学では文学部で日本語学を専攻する文系の私が無料で学べるAI講座にチャレンジしていきます!

第4回となる今回は、世界最大級のオンライン講座プラットフォームであるCoursera(コーセラ)上でDeepLearning.AIが提供する人気のコース「AI For Everyone」に、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)制作、松尾豊氏が講師を務める日本向けコンテンツを加えた特別版を受けてみました。無料版では確認テストは受けられませんが、講座はすべて視聴できます。

「AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座)」は、AI・ディープラーニングについてまず「知る」ための講座です。名前の通り、どんな人でも受けられる講座です。講座は英語ですが、日本語の音声や字幕もあります。時間は約5時間。カリキュラムは以下のとおりです。

  • はじめに(DXとは)
  • Week1:AIの基礎
  • Week2:AIプロジェクトの推進
  • Week3:AIの社内導入と産業活用
  • Week4:AIと社会
  • Week5:日本におけるAI活用

「はじめに」では、DX(デジタルトランスフォーメーション)とは何か、その中でなぜAI、ディープラーニングが重要なのか話しています。従来デジタルにするのが難しかったような情報も最新の技術ではデジタルにできるそうです。

以下の図の赤い部分が最近のAI、ディープラーニングによって新たにできるようになったもの、扱えるようになったものを表わしていて、黄色い部分が以前からできていたけれどディープラーニングによって精度が向上した・使いやすくなったものを示しています。

(「AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座)」より)

DXのプロセスにおいてAI、ディープラーニングの果たす役割は非常に大きいとわかりました。また、ヒト、モノ、すべてにIDが付与され、データが統合されることがいずれ起こると言及しています。

Week1:AIの基礎

「Week1」では、機械学習とは何か、データとは何か、機械学習でできること・できないことは何かなど、AIの基礎を学んでいきます。AIにまつわる専門用語(機械学習とデータサイエンス・ディープラーニング)については次のように述べています。

(「AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座)」より) 

ニューラルネットワークとディープラーニングはほぼ同じ意味で使用されていて、本質的には同じと話しています。

Week2:AIプロジェクトの推進

「Week2」では、AIプロジェクトのワークフローやデータの扱い方、AIプロジェクトの選び方などAIプロジェクトの推進について学びます。本チャプターで、AIと機械学習技術をどのように活用し、プロジェクトを構築するのかがわかります。

機械学習プロジェクトのステップ(「AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座)」より)

Week3:AIの社内導入と産業活用

「Week3」は、AIの社内導入と産業活用という、よりビジネス度が高いチャプターです。

AI導入時の注意点や、企業がAIに精通するにはどうすれば良いのかなど、AIを使って会社の組織改善を望んでいる人にとって便利な知識を得られます。

Week4:AIと社会

「Week4」では、AIの限界や差別・バイアスなど、AIと社会の接点について学びます。

AIシステムは非常に重要な決定を下しているため、バイアスには注意をはらい、減らす努力をする必要があると話しています。人間のバイアスを減らすよりもAIのバイアスを減らす方がより良いアイデアがあるとも言及しています。

AIの誤った活用として、ディープフェイクや偽のコメントなどが取り上げられており、AIコミュニティのやるべきことはまだ山積みであることがわかりました。

発展途上国は既存のシステムが確立されていないため、さらに急速に構築できる領域があるかもしれないそうです。また、AIはまだ未熟なため、発展途上国はまず教育に投資すべきだと話しています。

AIと社会のつながりが見えて、私自身もうまく関わっていきたいと思いました。

(「AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座)」より)

Week5:日本におけるAI活用

「Week5」では、日本でも広がってきているAIの活用事例について、ディープラーニングの活用事例を中心に8つの領域に分けて学びます。

このような具体的な事例を挙げて説明してくれます。(「AI For Everyone(すべての人のためのAIリテラシー講座)」より)

ディープラーニングによって具体的にどのようなことが実現されているのかがわかり、今まで気づかなかった身近な場所でも活用されていて驚きました。

今回は、AI・ディープラーニングについて詳しく学習しました。会社との関わりなど、学生の私にとってはまだしっかり理解できないところもありましたが、企業に取り入れる場合どうすれば良いのか、AI技術を使ってどのようなことが可能になるのかなど、初歩的なところから学べたので非常におもしろかったです。

AIやディープラーニングに興味がある方は、本講座にチャレンジしてみてはいかがでしょうか!