Pythonでの生成型AIの基礎
生成型AIおよび大規模言語モデル（LLM）の理解と実装についての包括的なガイドです。理論的基盤から実践的なPythonベースの開発への移行をカバーし、GAN、拡散モデル、トランスフォーマー、ファインチューニング、プロダクションデプロイまでを扱います。
コース概要
📚 コンテンツ概要
生成型AIおよび大規模言語モデル（LLM）の理解と実装に関する包括的なガイド。本コースでは、理論的基盤から実践的なPythonベースの開発へと移行し、GAN、拡散モデル、トランスフォーマー、ファインチューニング、プロダクションデプロイメントについて学びます。
Pythonを用いて、現代のLLMおよび生成技術の核心原則と実用応用をマスターする。
著者: カルロス・ロドリゲス
謝辞: 著者の妻であるジル、両親、および技術レビュー担当者であるモーガン・ボイス、エリック・ルイ、サミラ・シャイク（序文執筆者）に特別な感謝を申し上げます。
🎯 学習目標
- 古典的（判別型）機械学習のパラダイム と 生成型AIモデル の違いを明確にできる。
- 生成型AIの基盤となるアーキテクチャ、特に GAN、拡散モデル、トランスフォーマー を識別できる。
- 大規模言語モデル（LLM）が広義の人工知能分野における役割と進化を説明できる。
- GAN、拡散モデル、トランスフォーマーの特徴およびアーキテクチャ的パラダイムの違いを区別できる。
- 各モデルタイプの進展と限界を分析でき、モード崩壊やサンプリング速度といった具体的な課題を理解できる。
- Stable Diffusionパイプラインを実装し、CLIPベースのログティスおよび確率を使って生成出力を評価できる。
- 自然言語処理（NLP）の歴史的進化——初期のカウントベース手法やRNNから、現代の分散表現および転移学習までを追跡できる。
- Multi-head Attention（MHA）、自己注意（Self-attention）、マスク、フィードフォワードネットワーク（FFN）の技術的メカニズムを説明できる。
- データトークナイゼーション、位置エンコーディング、トレーニング/推論関数を含む完全なトランスフォーマー構造を実装できる。
- プロトタイピング環境（例：Google Colab）をDockerおよびVS Codeを用いたプロダクション対応環境にマッピングできる。
レッスン 共 7 课时 · 预计 21.0h
レッスン
Lesson
This lesson explores the concept of the technological Singularity and the exponential growth of AI, while establishing the fundamental distinction between discriminative models that classify data and generative models that synthesize it. Students will learn to analyze the synergy between compute, data, and algorithmic efficiency, as well as the mathematical foundations of probabilistic modeling in high-dimensional spaces.
This lesson explores the three core pillars of generative AI—GANs, diffusion models, and transformers—by analyzing their unique mathematical strategies and architectural trade-offs. Students will learn to differentiate these models based on their training stability, computational efficiency, and specific applications in multimodal synthesis.
This lesson explores the evolution of Natural Language Processing from sparse, count-based methods like TF-IDF to dense, distributed vector representations and recurrent neural architectures. It examines the limitations of RNNs and LSTMs, such as the vanishing gradient problem and the Seq2Seq bottleneck, while establishing the mathematical foundations of the Transformer architecture and self-attention mechanisms.
AI030: Production Engineering and Responsible AI Deployment (Lesson 4) explores the transition from experimental prototyping in notebooks to robust, scalable production systems. Students will learn to implement CI/CD pipelines, ensure model reliability through automated testing, and integrate fairness monitoring to meet ethical and regulatory standards.
This lesson explores the spectrum of model adaptation, comparing the computational efficiency of In-Context Learning with the specialized performance and stability of Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) and full fine-tuning. Students will learn to navigate the trade-offs between hardware constraints and model alignment, with a focus on implementing techniques like LoRA to optimize performance in resource-limited environments.
This lesson explores the necessity of domain adaptation for general-purpose LLMs, focusing on techniques like continued pre-training and fine-tuning to align model knowledge with specialized fields. Students will learn to implement parameter-efficient methods like LoRA and develop evaluation frameworks to ensure linguistic accuracy in high-stakes professional environments.
This lesson explores the paradigm shift from resource-heavy model fine-tuning to efficient prompt-based inference and in-context learning. Students will learn to master advanced prompting techniques, such as persona-based conditioning and Chain-of-Thought, to optimize model performance and maintain factual consistency.