生成AI時代のAI基礎講座
Published by O'Reilly Japan, Inc.
機械学習、識別・生成AIからAIエージェントまで
近年、AIは画像分類や予測といった特定用途の識別型AIにとどまらず、文章生成、画像生成、調査、プログラミング支援、意思決定支援など、汎用的な知的作業を支える技術として急速に普及しています。
本コースでは、AIを単なる便利なツールとして使うだけでなく、その背後にある基本的な仕組みを理解し、研究・開発・業務で適切に活用するための基礎知識を学びます。
前半では、AIの歴史、機械学習の考え方、識別型AIと生成AIの違い、ニューラルネットワークの基本、深層学習やファインチューニングの考え方を扱います。
後半では、生成AIを支える単語埋め込み、GPT(Transformer)、スケーリング則、拡散モデル、マルチモーダルAI、AIエージェントを取り上げ、現在のAI技術の全体像を整理します。
数式や実装の詳細に深入りしすぎるのではなく、図解やデモを交えながら、AIがどのように学習し、どのように判断・生成し、どのように実務へ応用されているのかを理解することを目指します。
What you’ll learn and how you can apply it
- AI、機械学習、深層学習、生成AIの違いを説明できる
- 識別型AIと生成AIの役割の違いを理解し、 用途に応じて使い分けられる
- ニューラルネットワークが入力データ、重み、活性化関数を用いて判断する基本的な仕組みを説明できる
- 学習、推論、過学習、ファインチューニングの基本概念を理解できる
- GPU、NPU、クラウド環境など、AIを支える計算基盤の重要性を理解できる
- 単語埋め込み、Attention、GPT(Transformer)、スケーリング則が生成AIの発展に果たした役割を説明できる
- 拡散モデル、対照学習、マルチモーダルAI、AIエージェントの概要を理解できる
- 生成AIやAIエージェントを実務で活用する際の注意点、評価、人間との役割分担を考えられる
This live event is for you because...
- 生成AIやAIエージェントの仕組みを基礎から理解したい方
- AIを業務や研究に活用したいが、技術の全体像に不安がある方
- 機械学習・深層学習・生成AIの違いを整理したい方
- AI関連プロジェクトに関わる企画職、研究職、開発職、教育担当者
- AIツールを使っているが、内部で何が起きているのかを理解したい方
- これからAI開発やAI活用を学び始めたい方
Prerequisites
高校〜大学初年級程度の数学・情報の基礎知識があると、より理解しやすくなります。
- 関数やグラフの基本
- コンピュータやプログラムの基本的な考え方
※ 数式や実装の詳細よりも、AIの仕組みや考え方の理解を重視するため、専門的な知識は必須ではありません。
Schedule
The time frames are only estimates and may vary according to how the class is progressing.
- セクション1：AIの全体像と歴史（20分）
- セクション2：機械学習とニューラルネットワーク(30分)
- セクション3：深層学習とファインチューニング(30分)
- 休憩(10分)
- セクション4：生成AIを支える技術(45分)
- セクション5：AIエージェントと社会実装(30分)
- まとめ・Q&A(15分)
講義中の質問も受け付けます。
Your Instructors
松田 晃一
松田 晃一（まつだ こういち） サイバー大学IT総合学部教授。博士（工学、東京大学）。
NEC、ソニー株式会社、金沢工業大学客員教授、大妻女子大学教授を経て現職。機械学習をベースにしたHCIやメタバースなどの研究開発に従事、AIやPythonプログラミングに関する講義を担当。
主な著書に『WebGL Programming Guide』（Addison Wesley）、『p5.jsプログラミングガイド』『Pythonライブラリの使い方━GUIから機械学習まで』（カットシステム）などがある。
また、主な訳書に『生成Deep Learning』『コンピュータビジョンのための実践機械学習 モデルアーキテクチャからMLOpsまで』『詳解 OpenCV 3』『実例で学ぶゲーム3D数学』（オライリージャパン）、『実践で学ぶコード改善の極意』『データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング 』『解釈可能AI』『機械学習エンジニアリング』『プログラミングのための数学』（マイナビ出版）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）などがある。
山田 健太
山田健太（やまだけんた） 東京都立大学大学院 情報科学域 修士課程修了。大学・大学院では音声音響信号処理に関する研究に従事。現在は株式会社ディー・エヌ・エーにて、ライブストリーミングサービスのバックエンドエンジニアとしてアプリケーションの開発・運用を担当。 学生時代よりハッカソンに参加を続けており、日本最大級のアプリハッカソン「SPAJAM 2026」にて最優秀賞を受賞。
松田 真梨子
松田 真梨子（まつだ まりこ）明治大学商学部在学。データサイエンス、生成AIの活用法などに興味を持つ。かわいいの定量評価を研究する。