期間限定 学習コンテンツ

マイクロソフトは2023年4月は30日間限定で Azure AI 学習ワークショップを無償提供中です。
期間が過ぎてもコンテンツは公開されますが、コミュニティを通じた問い合わせはできなくなる見込みです。

対象 URL：https://azureaidevs.github.io/hub/roadmap/30days/

Twitter ハッシュタグ検索はこちら：https://twitter.com/search?q=%23AzureAIDevs%20%2330DaysOfAzureAI

英語は嫌だ！（英語日本語化を使おう！）

Microsoft Edge ブラウザで右クリックして翻訳しましょう。ただしインターネット接続が必要。
（Google Chrome 同様機能あり）

翻訳された日本語が意味不明だ！

原文を読みましょう。
切り替えは簡単。アドレス欄 右端 【aあ】をクリックし、ポップアップ内 “元の言語で表示” をクリックすると英語表記に戻ります。

それでも英語読めないから困る！であれば、読む工夫しましょう（英語学習も並行して）。

Azure AI 学習を始めましょう

現在は第一週目です。

既に数日が経過していますが無問題です。
週末に４時間ずつ学習すると８時間です。追いつけます。
普段から学習する習慣がない方には苦痛かも知れませんが、Azure AI を学習しようと思った初心を思い起こせば大丈夫でしょう。ちなみに、3月29日からコースはキックスタートとして始まっています。

4 月 3 日 – 🏁 Azure OpenAI の力を解き放つ
4 月 4 日 – 🏁 Azure OpenAI Playground を探索する
4 月 5 日 – 🏁 GitHub Copilot を使用して AI レシート アプリを構築する
4 月 6 日 – 🏁 Azure ML の主要な概念を学ぶ
4 月 7 日 – 🏁 責任ある AI の使命
4 月 8 日 – 🏁 Azure AI でアクセシビリティを向上
4 月 9 日 – 🏁 まとめ: Azure AI Fundamentals Week✨

4月3日 “Azure OpenAI の力（パワー）を解き放つ” / Day 2 を本ブログで一緒に学習しましょう。

対象URL：https://azureaidevs.github.io/hub/2023-aia/day2

★興味があるところから学習するクセがある方は修正しましょう。
提示された通りに学習することが理解への早道です。

👓 今日の記事を見る　（テックコミュニティに掲載されたブログ記事）
🍿 AI ショーに参加　（MS Learn にリンクされた動画コンテンツ）
🧬 AI で人間とつながる（動画コンテンツ）
🌤️ Azure AI クラウド スキル チャレンジを続ける（2023年5月3日までに学習コンテンツを修了すると、認定試験の受験料が半額になるチャレンジ キャンペーンに参加できます）
🏫 Azure AI テクニカル コミュニティをブックマークする（マイクロソフト AI と 機械学習 コミュニティです）
❤️ Microsoft MVP プログラムについて学ぶ（Microsft Valuable Professional プログラムです。認定されるとマイクロソフト製品のスキルを高める施策に参加できます。参加無料です。MVP になれなくても、現 MVP 認定を受けてる方へ質問や相談することができます。逆に MVP になれば一般の方々を含め、知識の共有を積極的に図ることになります。）
💡 今後の投稿のトピックを提案する（github に展開されたディスカッション トピック）

Azure OpenAI で AI のパワーを解き放つ: 始めるための簡単なガイド

Azure AI の基礎週の初日へようこそ。今週はみんなのためのものです。AI アプリ開発者、データ サイエンティスト、ML または MLOps エンジニアなどです。

町の話題はChatGPTとジェネレーティブAIなので、Azure OpenAIサービスの紹介よりも始めるのに最適な場所です。

今日の学習範囲

• Azure OpenAI Service.
• 大規模な生成型 AI モデルを使用する。
• データに対するコード生成と推論。

参照

• Azure OpenAI Service
• プロンプトエンジニアリングの概要
• 学習モジュール: Azure OpenAI サービスの概要
• ケース スタディ: PeriFlow と Azure を使用して生成型 AI トレーニングをシンプルかつコスト効率の高いものにする

今日の記事

今日の記事では、Azure OpenAI Service の世界に慣れることができます。OpenAIが開発した大規模な生成AIモデルは、コード生成やデータの推論などの分野で使用でき、DALL-E 2モデルは、書面による説明から画像を作成できます。このサービスは、自然言語からコードを生成できるコーデックスモデルも提供します。

このサービスは Azure Marketplace で利用でき、セキュリティ、コンプライアンス、リージョンの可用性などの機能を使用して、Microsoft の Azure クラウドにデプロイできます。

いかがだったでしょうか？

英文や普段からコンピュータを使った学習に慣れている方は、動画視聴を除けば概ね１時間くらいの学習時間だったのではないでしょうか。（私の例で恐縮です）

MS Learn による学習コンテンツ (Azure OpenAI Service の概要 – Training | Microsoft Learn) に参加された方は追加で３８分ですが、次の学習内容を学べたのではないでしょうか。（こちらのコンテンツは日本語版があり、前述 URL も日本語へアンカーしています）

• Azure OpenAI ワークロードについて説明し、Azure OpenAI Service にアクセスする
• 生成 AI モデルについて理解する
• Azure OpenAI の言語、コード、イメージの機能について理解する
• Azure OpenAI の責任ある AI プラクティスと制限付きアクセス ポリシーについて理解する

初日は準備や環境に慣れながらの学習で概ね２時間、以降は１日あたり1.5時間を想定すれば１ヶ月で全単元を学習完了することが不可能ではないと思います。単元によっては学習時間は３時間前後要するものもありますが、決して挫折せず週末時間を利用するなど工夫されてはいかがでしょうか。

以上、ご覧いただき有難うございました。