【Trailhead紹介】人工知能入門
今回はこちら。「人工知能入門」です。
私は認定AIアソシエイト試験の勉強をした際に一緒に勉強しました。
認定AIアソシエイト試験を受験する予定の方は参考になると思います。
このトレイルは以下のモジュールで構成されています。
残念ながら全て講義形式なのでSalesforce AIがハンズオン体験できるものではありません。
AIって何？という私のような（苦笑）初心者向けの読み物になっています。
人工知能の基礎
AI の基本とその驚くべき機能を支える技術について学習します。生成 AI の基本
生成 AI の機能とそれを支えるテクノロジーについて学びます。自然言語処理の基本
AI によってコンピューターが自然な人間の言語をどのように解釈したり生成したりできるようになったかを学習します。AI におけるデータの基礎
未来を形作る AI イノベーションに備えて、データと倫理の重要性を学習します。データ分析の基本
データ分析の種別と、それが一般的なユースケースにどのように適用されるかを学習します。相関と回帰
相関と回帰の概念を学び、より適切なデータ分析を行います。人工知能の責任ある作成
データやアルゴリズムからバイアスを排除して、会社に倫理的な AI システムを作成します。画像生成 AI
人工知能を使用して、高質の画像を作成する手法を学習します。
各モジュールがそれぞれ情報量が多く、ざっくりだとしても書ききれないので、本当に一部になってしまいますが、内容を一部ご紹介します。
人工知能の基礎モジュールでは、そもそも人工知能とは何かや、ニューラルネットワークに関する学習ができます。
人工知能とは、一般的に人間の直感、推論、推理に関連するスキルをコンピューターが実行する能力と考えることができます。現時点では、AI のスキルは専門分野に特化しており、数値予測や言語処理などの大まかなカテゴリに分類されます。
ニューラルネットワークを抜きにして、AI を語ることはできません。ニューラルネットワークは AI モデルをトレーニングするための重要なツールであるため、ニューラルネットワークがどのようなものかをある程度理解しておくことをお勧めします。ただし、詳しく見ていく前に、そもそもなぜニューラルネットワークが必要なのかについてまず説明しましょう。
また、生成 AI の基本のモジュールでは自然言語処理や大規模言語モデルの概要を学習できます。
長いながらも、難しい事柄をできる限りわかりやすく説明してくださっています。
ありがとうございます。
自然言語処理の基本モジュールでは自然言語処理（NLP）の歴史を学ぶことができます。
AI におけるデータの基礎モジュールはOneNine AIと提携して作成されたモジュールで、AIが用いるデータがどのようなものかを学習します。
データ分析の基本モジュールはAmazon Web Services (AWS)と提携して作成されたモジュールで、一部AWSの機能紹介をまじえながら、データ分析について学びます。
英語なので少し身構えましたが（笑）、日本語訳もついています。
学習内容としてはデータ分析全般についてです
相関と回帰モジュールでは、ピアソンの相関・線形回帰を例にして、相関とは何か・回帰とは何かについて学びます。
（ど文系の私には違いがわかりません。。。）
人工知能の責任ある作成モジュールはAIの倫理的な使用を理解するためのモジュールです。
このモジュールではSalesforce社のAIに対する倫理的なアプローチの紹介があり、このトレイル内で唯一Salesforceらしさが読み取れるモジュールになっています。
最後は画像生成 AIモジュールです。
これまでの生成AIに関する知識がある前提で、生成AIで画像を生成することについて学びます。
私はChatGPTやPerplexityを最近使い始めたばかりの初心者で、AIについてほとんど理解できていない自信があるので（苦笑）、このトレイルを定期的に見直して理解を深めようと思いました。
私のようなAI初心者の方におすすめのトレイルです。Salesforceのお勉強の合間に、ぜひ読んでみてはいかがでしょうか。
今回は以上です。ご覧下さりありがとうございました！
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