AI入門のまとめ
振り返りと次のステップ
AI 入門カテゴリの全 9 講座を振り返ります。ここまで学んできた内容を整理し、これからの学習の方向性を考えましょう。
9 講座の振り返り
| # | タイトル | キーワード |
|---|---|---|
| 1 | AIとは | ルールベース・機械学習・深層学習・生成 AI |
| 2 | 機械学習とは | 教師あり・教師なし・強化学習、学習の流れ |
| 3 | ニューラルネットワークとは | 層構造、バックプロパゲーション、ディープラーニング |
| 4 | 生成AIとは | テキスト・画像・音声生成、ハルシネーション |
| 5 | LLMとは | Transformer、パラメータ、コンテキスト長 |
| 6 | プロンプトエンジニアリング | ロール・形式・条件・Few-shot、Chain-of-Thought |
| 7 | AIエージェントとは | ReAct、ツール使用、マルチエージェント |
| 8 | AIと倫理・著作権 | 著作権、プライバシー、フェイク、バイアス |
| 9 | AIとブロックチェーン | 分散型 AI、来歴証明、World AI |
AI を使う上で大切なこと
- 出力を鵜呑みにしない — 事実確認は一次情報で
- 個人情報・機密情報を入力しない — サービスの規約を確認する
- 目的に合ったモデルを選ぶ — 用途によって使い分ける
- 試行錯誤を続ける — プロンプトは何度も改善する
次のステップ
AI の基礎を理解したら、次は実際に使ってみましょう。
- Nobiq Lab で AI × ブロックチェーンのコードを動かしてみる
- Claude、ChatGPT などを日常業務・創作に取り入れてみる
- プロンプトエンジニアリングを実践して、より良い出力を目指す
AI は「使えば使うほど」理解が深まる技術です。本講座での学びを土台に、ぜひ積極的に活用してみてください。
Nobiq では今後も Web3・AI・ブロックチェーンに関する学習コンテンツを追加していきます。