Dear Great Hackers

👍こんな人におすすめ

• ChatGPTなどの動作原理を基礎から知りたい方
• 大規模言語モデル（LLM）に興味があるけど、学び方が分からない方
• 仕事上、大規模言語モデル（LLM）の知識が必要になった方

💡ポイント

• ニューラルネットワーク、TransformerなどのLLMのベースを基礎から学べる
• Pythonで書かれたLLMのコードを実行し、文章の生成を体験
• 難しい数式やコード無しで、大規模言語モデル（LLM）の概要、全体像を把握できる

👍こんな人におすすめ

• 機械学習やデータサイエンスに関心のある開発者
• 機械学習を学習中の学生/社会人
• 言語モデル（ChatGPT、GPT4など）をツールとして使うだけではなく仕組みを理解して説明したい方

💡ポイント

• ChatGPTやLLM（大規模言語モデル）の主要モジュールであるTransfomerの仕組みを理解できる
• 自然言語処理の基礎として、単語のベクトル表現や言語モデルの基礎的な仕組みを理解できる
• グラフニューラルネットワークの構造とグラフの計算の仕組みについて基礎を理解できる

👍こんな人におすすめ

• 若手社員～中堅社員で、ChatGPTを使ったアプリ開発を行わなければならない方
• OpenAI の ChatGPT だけだと機能に限界を感じている方
• 新しいこと、特にLangChainの使い方を学びたい方

💡ポイント

• LangChain を使ったチャット履歴を読み込めるチャットボットの作成方法
• 外部リソースとしてBingSearchを組み合わせたチャットボットの作成方法
• Webアプリとして ChatGPT + BingSearch が利用できるチャットアプリの作成

👍こんな人におすすめ

• 自作アプリでOpenAIの技術を組み込んでみたい方
• Nextjsの最新バージョン(/appディレクトリ)で開発したい方
• Firebaseでコレクション/ドキュメントを理解したい方

💡ポイント

• ChatGPT APIを使ってチャットアプリケーション開発が学べる
• Firebase Hostingサービスを使ってNextjsで開発したサービスをデプロイできる
• Open AIのAPIを利用してGPT3.5でbotからのレスポンスを受け取れるようになる

👍こんな人におすすめ

• プログラミングを身につけたい新入社員の方
• Pythonを身につけたいプログラミング未経験
• Python基礎文法を学んだけど「次は何をしたらいいの？」な方

💡ポイント

• アプリ開発に必要な Python 基礎文法のエッセンスを習得する
• 学んだ基礎文法で AI とチャットし内容をExcelに書き込むアプリを開発する
• 開発したアプリをより良いコードに修正 (リファクタリング) する

👍こんな人におすすめ

• ChatGPT の API など、LLM を使ったアプリケーションの開発を学びたい方
• LLM のチャットボット以外の応用例とその仕組みを学びたい方
• LLM を使ったアプリケーションをいくつか実装してみたい方

💡ポイント

• ChatGPT の API (Chat Completions API) の基礎知識
• LlamaIndex を使った自然言語からの SQL の生成と実行
• LangChain と Zapier NLA を使ったスケジュール管理の AI エージェントの実装

👍こんな人におすすめ

• LINE Bot を作ってみたい方
• チャットボットを作ってみたい方
• 人工知能搭載のアプリケーションを作ってみたい方

💡ポイント

• LINE で GPT-3.5/GPT-4 が返答する仕組み
• 過去のやり取りを踏まえて返答する仕組み
• ChatGPT API 神機能「Function Calling」

👍こんな人におすすめ

• ChatGPT/大規模言語モデル/LLMの実装に興味があってPython/Pytorchの入門を終えた方

💡ポイント

• 自然言語処理の基本技術
• Multi-Head AttentionとPositional Encodingの組み合わせ
• Pytorchモデルの訓練と推論

👍こんな人におすすめ

• ChatGPTを自分のサービスに取り入れたい方
• 趣味として「チャットボット作り」を楽しみたい方
• 対話型AIの可能性を模索したい方

💡ポイント

• ChatGPT APIを使い構築したチャットボットを、Webアプリとして公開する方法を学べる
• 様々な種類のチャットボットを構築する方法を学べる
• チャットボットの前提となるプロンプトの設定方法を学べる

👍こんな人におすすめ

• 生成AIを使いこなし、業務効率化を目指す全てのビジネスパーソン
• 生成AIの普及により、今後の実務がどう変化するかを知りたい方
• AIをはじめとしたテクノロジーに苦手意識がある方

💡ポイント

• ChatGPTなどの生成AIを活用して、実務を効率化するヒント
• 各種生成AIツールの特徴と使い分け
• ChatGPTとOfficeツールをスムーズに連携させる方法

👍こんな人におすすめ

• 音声データを使った文章生成を業務で活用したい方
• Whisperを業務で活用したい方
• 議事録などを自動で作成したい方

💡ポイント

• Whisper API、ChatGPT APIの使い方を基礎から学べる
• Pythonで書かれた音声文字起こしのコードを実行し、文章の生成を体験できる
• AIによる音声文字起こし、文章の自動整形をビジネスに活用する方法を学べる

👍こんな人におすすめ

• 生成モデルで作業効率を上げたいソフトウェアエンジニア
• OpenAIのツール群に興味のある起業家
• 創作のワークフローを強化したいコンテンツクリエーター

💡ポイント

• GPT-4を使用して任意の言語でコードを書き、分析し、デバッグする
• エンべディングを活用したレコメンドアルゴリズムを構築する
• Whisperを使用して音声ファイルを翻訳し、文字起こしする

👍こんな人におすすめ

• This course is designed for anyone interested in using AI tools like ChatGPT to create amazing content, regardless of their background or experience
• Whether you’re an entrepreneur, student, professional, or just a curious learner, this course is accessible, engaging, and empowering for everyone

💡ポイント

• Midjourney: Use prompts, parameters, and modifiers to create amazing images that showcase your personal style and creativity!
• DALL-E 2: Create amazing photos from prompts, fill in or remove elements of images using inpainting and outpainting techniques!
• Coding: Combine the power of ChatGPT with programming fundamentals, algorithms, debugging, and documentation!

👍こんな人におすすめ

• Aspiring app developers with limited programming knowledge eager to harness the power of AI for building user-friendly applications
• Experienced developers who aim to boost their productivity
• Non-developers who want to build applications without learning to code

💡ポイント

• Learn key ChatGPT tricks & tips to 10x your productivity
• Boost your productivity as developer with GitHub Copilot, Copilot Chat & the Cursor IDE
• Use Midjourney & Dall-E 2 to generate stunning images with help of AI

👍こんな人におすすめ

• Software Engineers that want to learn how to build Generative AI based applications with LangChain
• Backend Developers that want to learn how to build Generative AI based applications with LangChain
• Fullstack engineers that want to learn how to build Generative AI based applications with LangChain

💡ポイント

• Prompt Engineering Theory: Chain of Thought, ReAct, Few Shot prompting and understand how LangChain is build under the hood
• Understand how to navigate inside the LangChain opensource codebase
• Large Language Models theory for software engineers

👍こんな人におすすめ

• Python developers interested in using LangChain to develop LLM Applications

💡ポイント

• Learn to use LangChain for Model Inputs and Outputs to easily switch out LLMs
• Discover how to perform data connections with Vector Databases such as ChromaDB with your LLMs and Langchain
• Understand how to utilize LangChain memory to keep track of User and AI conversations