生成AI時代のAI独学法

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June 01, 24

スライド概要

松尾研 LLM コミュニティ "Beginning LLM Level 1"にて発表

https://matsuolab-community.connpass.com/event/315969/

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闇のエンジニア/変なデジカメ開発中/ディープラーニング芸人/Raspberry Piとからあげ大好き/はてなブログ書いてます

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関連スライド

各ページのテキスト
1.

生成AI時代のAI独学法 Beginning LLM 2024/04/30

2.

自己紹介 名前:からあげ(本名は内緒) 職業:AIのおしごと (松尾研究室/松尾研究所) 家族:妻・娘・ネコ x 2 https://karaage.hatenadiary.jp @karaage0703 karaage0703 ブログ、各種SNSで情報発信しています

3.

主な著書・寄稿・協力 2021/01/08発売 2021/04/21 改訂版発売 2024/01/29 新発売 ← New!! 4万部のベストセラー その他、寄稿・協力・個人出版多数(20冊以上) (ラズパイマガジン・日経Linux…)

4.

今日話すこと - AIの重要性 - AIを学ぶ - AIと学ぶ

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今日話すこと - AIの重要性 - AIを学ぶ - AIと学ぶ

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AIの過去のブーム 引用元:ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究(総務省) 2020年代いよいよ第四次人工知能ブーム!?

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AIの性能向上(画像認識) ヒントン先生がディープラーニングで コンペで圧勝し衝撃を与える AlexNet ZFNet 2015年に人間を超える GoogLeNet VGGNet ResNet 引用元:Mocha.jl: Deep Learning for Julia 画像認識では2015年に既に人間超え

8.

生成AI(LLM)の脅威的普及 各サービスの月間利用者数100万人を超えるのに要した時間 引用元:面倒なことはChatGPTにやらせよう(講談社) ChatGPTの普及の驚異的スピード

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AIのインフラ化 ・パーソナルコンピュータ ・インターネット ・スマートフォン ・生成AI ← New 個人の所感ではありますが 新たなインフラになる可能性を感じています

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今日話すこと - AIの重要性 - AIを学ぶ - AIと学ぶ

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AIを学ぶ道呈 松尾研へ転職 まだまだ道半ば ひたすら独学・迷走 松尾研究室教材 (DL4US) ディープラーニングおじさんとの出会い 先が見えないまま道なき道をひたすら走ってきました

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自分がAIを学ぶきっかけ ディープラーニングおじさん 0ヶ月 1週間後 2ヶ月後 6ヶ月後 12ヶ月後 18ヶ月後 ディープラーニングの画像認識デモを見てAIに目覚める Linux・AI環境セットアップ Pythonで画像認識プログラム開発 仕事で活用開始 セミナー参加の講師と対等に議論 Jetson TX1/TX2を3台ずつ揃えてディープラーニング実験 会社のAI戦略を動かす人材に 自分より(当時)ふたまわり以上年上の人が 独学で短期間でAIを学んで業務に活用

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自分がAIを学ぶきっかけ 学習初期、松尾研究室の教材には助けられました

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LLM人材ロードマップ再掲 先人たちの知の高速道路に乗って最短を走れる

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AIを支える技術 (一般的に) すぐに役に立つ・使えるけど応 用範囲は狭い 応用範囲は広いけれど、すぐに役 に立たず習得に時間がかかる 引用元:「からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」(日経BP) 最先端のAIも実は基礎的な知識の積み重ね どこから学んでも良いが自分がどこにいるか意識することが大切

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AIを学ぶための工夫 - AIの重要性 - AIを学ぶ - さわってみる - 組み合せてみる - 発信してみる - AIと学ぶ 自分がよくやること

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自分が過去に作ったものの例

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自分が作ったもの ・Skeleton Sequencer ・NINJA ランタン ・AIルンバ ・Code Cooker AI・LLM関係で作ってきた1部を例に紹介

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Skeleton Sequencerとは 引用元:YAMAHA TENORI-ON製品紹介ページ AIを使った楽器。AIと音楽の組み合わせ

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Skeleton Sequencerの紹介 姿勢推定の技術 骨格情報を元に人の形をマスク 姿勢推定技術のソフトウェアの使い方を理解して応用

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Skeleton Sequencer https://karaage0703.github.io/daily-creative-coding/ 20220531_001_skeleton_sequencer_control/ 昔はキネクトを使った巨大なシステムでしたが AIの進化でスマートフォンで動くようになりました

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ニンジャランタン 手の印に反応して色を変えることができるイン タラクティブなトルコランプ

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Deep写輪眼 https://github.com/Kazuhito00/NARUTO-HandSignDetection 高橋 かずひとさんの公開しているOSSを活用

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ニンジャランタン Deep写輪眼 Inside USB Camera USB Raspberry Pi I2C NeoPixel 電子工作して組み合わせてみる

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AIルンバ ルンバは仕様が公開されているシリアルインターフェースがあるので 簡単にハックできます。(ブログで詳しく解説しています) AI x ロボットの組み合わせ

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AIの教師データ集め 部屋の中を掃除しながら 教師データを集める (ラズパイカメラで撮影) 集めた画像にラベル付け (進む or 止まる) 地道に教師データを集めます

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AIの学習と推論 Google Colabratory 入力画 教師デー 入力画 入力画 入力画 学習 学習モデル タ 学習のフロー テスト画 像 学習モデル 結果 推論のフロー Google Colabで学習したモデルを小型の シングルボードコンピュータに搭載

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自作基板で小型化 小型かつコンパクトにするために基板を作ってます

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ネコ x ルンバ

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Code Cooker 手軽に面倒なことを 依頼できるのは ChatGPTのみ 引用元:面倒なことはChatGPTにやらせよう(講談社) ChatGPT以外のLLMに面倒なことをやらせるソフト

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面倒なことをChatGPTにやらせる仕組み 引用元:面倒なことはChatGPTにやらせよう(講談社) ChatGPTに面倒なことをやらせる仕組み

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面倒なことを他のLLMにもやらせたい LLMのAPI Google Colaboratory に置き換え ローカルのLLMに置き換え プロンプト エンジニアリング ストリーム出力を使用 引用元:面倒なことはChatGPTにやらせよう(講談社) 仕組みを理解して工夫すれば 他のLLMにも面倒なことをやらせられる

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Code Cooker お気に入りのLLMにデータサイエンスをやってもらえます

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発信 作ったもの・調べたことはSNS・ブログ等で発信 勉強会→イベント→書籍寄稿→書籍執筆へと繋がる

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発信によるつながり AIルンバに関して松尾研究室のAdvent Calendarへ投稿 転職のきっかけの1つとなりました

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今日話すこと - AIの重要性 - AIを学ぶ - AIと学ぶ

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AIと競争→共創 AIとの単なる競争は終わりつつあり 共創してAIと学ぶ時代になっていく(と思います)

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AIと学ぶ方法 ・AIに自分に合わせて説明してもらう ・AIに自分の指示力(プロンプト力)を 鍛えてもらう ・AIにお手本をみせてもらう まだ自分も試行錯誤です。一緒に学んでいきましょう この後のワークショップでも実践します

41.

まとめ 「AIの重要性」「AIを学ぶ方法」「AIと学ぶ方法」 についてお話しました。 みなさまの学びのきっかけ、次のアクションにつな がったら嬉しいです。 Ex: ・Generative AI Testを受講してみる ・書籍を読んで実践してみる、何か作ってみる ・ブログやSNSで発信してみる

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ワークショップの前に…

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宣伝1:採用募集 ※関係者としてのPRです

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採用情報 東京大学 松尾研究室 採用ページ 松尾研では積極的に採 用をしております。 カジュアル面談も大歓 迎です! 株式会社 松尾研究所 採用ページ 44

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SNS 東京大学 松尾研究室 Xアカウント 最新のニュース、論文 情報、採用情報などを 発信しております。 株式会社 松尾研究所 Xアカウント 45

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松尾研究所 テックブログ 46

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宣伝2:Generative AI Test ※関係者としてのPRです

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生成AIを活用する人におすすめ 年2回開催・オンライン(自宅受験) 生成AIに特化した知識や活用リテラシーの確認の為 のミニテストです。生成AIを安心かつ有効に活用す るために必要不可欠な知識を有しているかどうかを 確認することができます。 ・試験時間:20分 ・出題形式:択一式/多肢選択式 19問 ・ 記述式 1問 ・オンライン実施(PC/スマホ) ・費用:2,200円(税込) 次回「2024年 第1回 Generative AI Test」 2024年6月8日(土)開催 ただいま受験申込受付中! ( 2024年6月4日(火)締切 )

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G AT 紹 介 資 料 ・試験シラバス 『生成AIに何ができるのか?』『背景となるロジック』『生成AIの利用において気を付けるべきこ と』が理解できるようになり、 企業の生成AI活用の旗手となるためのリテラシーを身に着けること が で き ま す。 生成AIの利活用 生成AIの技術 【特徴】 【特徴】 生成AIには何ができるのか、どのように使うのか、性能を拡張す テ キス ト 、 画 像 、 音 声 等 の 生 成 モ デル に 共 通 す る 技 術 的 な 特 徴 る使い方 大 規 模 言 語 モ デル の 基 本 構 造 、 モ デル の 学 習 方 法 、 ア ラ イ ン メ ン 【動向】 ト 、 生 成 の 仕 組 み 、 大 規 模 言 語 モ デル の 性 能 評 価 新 た な 活 用 方 法 を 生 み 出 す た め の ア プ ロ ー チ、 活 用 を 制 限 す る 要 因、業界に特化した生成AIの活用方法 【動向】 テ キス ト 、 画 像 、 音 声 等 の 生 成 モ デル の 技 術 動 向 大 規 模 言 語 モ デ ル の オ ープ ン 化 大 規 模 言 語 モ デル の 性 能 を 決 め る 要 素 、 マル チ モ ー ダル 化 、 外 部 ツ ー ル ・ リ ソ ース の 利 用 生成AIのリスク 【特徴】 技術面・倫理面・法令面・社会面など多様なリスク 生成AIの入力(データ)と出力(生成物)について 【動向】 新たなリスクの出現とそれに伴う規制化の可能性、規制化、情報 収集、生成AIの活用に伴うリスクを自主的に低減するための方法

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ご静聴ありがとうございました