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。

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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。
10. 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。