コースを超えて、Microsoftは学習者にその広範なエコシステムを通じてプロジェクトを拡張することを奨励しています。たとえば、Microsoft for Startups Founders Hubは、最大150,000ドルのAzureクレジットと2,500ドルのOpenAIクレジットを提供しています(プログラムの詳細)。これらはコースの一部ではありませんが、これらのインセンティブは教育からプロトタイピングおよびMicrosoftのスタック内でのスケーリングへの道を開きます。
fast.aiは、Jeremy HowardとRachel Thomasによって設立され、2016年にPractical Deep Learning for Codersシリーズを開始しました。これは、コーディング、実験、および機関の支援を必要とせずに最新のモデルトレーニングへのアクセスを強調しています。
マイクロソフトはそのコースをインフラストラクチャに結びついた応用トラックとして位置付けています。Elements of AIはアクセシビリティに焦点を当て、fast.aiはコーディングの深さを追求し、Courseraは学術的枠組みのスケールを拡大し続けています。これらは共に、AI教育が広く普及し、戦略的に争われる領域を定義しています。
ゼロからのAI構築：マイクロソフトの生成AIコースの内部
簡潔に言うと
マイクロソフトは、専門家がゼロから自分のモデルを構築するためのガイドを提供する、無料の18レッスンのコースを生成AIに関して開始しました。
今年、生成AIはニッチな興味から基礎的なスキルへと移行しました。それに応じて、マイクロソフトは初心者のための生成AIをリリースしました。これは、マイクロソフト・クラウド・アドボケーツによって制作された無料のオンライン18レッスンコースです。ビデオ、文書ガイド、コード例を中心に構成されており、学習者を基礎から責任あるAI、プロンプトエンジニアリング、エージェント、RAG、ファインチューニングまで導きます。このコースは異常に簡潔で実用的であり、無駄がありません。これほど多くの内容を、これほどクリーンにカバーしているMOOCはほとんどありません。
コース内：実際のニーズにマッピングされた18のレッスン
このコースは、コアコンセプトを含む「学ぶ」モジュールと、PythonまたはTypeScriptコードを含む「構築」モジュールに分かれた18のレッスンで構成されています。各レッスンの最後には「学び続ける」トラックがあります。コンテンツには、ビデオ、書かれたREADME、コードノートブック、追加リソースが含まれています。
レッスンのトピックには次が含まれます:
多くの人にビデオが付随しています。例えば、第1部ではLLMの内部動作と実際の使用例を紹介し、第2部ではモデルの比較と展開を取り上げ、第17部ではAIエージェントについて、彼らが何であるか、フレームワーク、および実践的な文脈に深く掘り下げます。
マイクロソフトが開発者に生成AIを学んでほしい理由
AIリテラシーはテクノロジーにおける基準期待に向かって上昇しています。マイクロソフトの発表は戦略的に見えます：新参者を教育しながら、マイクロソフトのエコシステム—Azure、Copilot、OpenAIのパートナーシップに組み込むことです。
EdTechの成長は世界的な需要を示しています：HolonIQは、世界のEdTech支出が10年の終わりまでに4000億ドルを超える可能性があると予測しています。デジタルスキルが主要な推進力です。マイクロソフトの取り組みは、慈善的なものではなく、エコシステムの強化に見えます。Microsoft Learnを通じてAzureやOpenAIの使い方を開発者に教えることは、そのツールへの自然なパイプラインを作り出しています。
GoogleとNVIDIAもAIガイドを提供しています。Googleの「誰でもできるAI」パスウェイ、NVIDIAの深層学習研究所です。しかし、Microsoftのコンテンツは、理論だけでなく、Azureと実践的なプロジェクトと密接に統合されています。
実用的な利益: Microsoftの初心者向け生成AIから得られるスキル開発者のスキル
学習者は、18のレッスンで概説された具体的なスキルを持って終了します:
これは、公式モジュールGitHubとMicrosoft Learnによって支援される「初心者のための生成的AI」カリキュラムの直接的な成果です。
マイクロソフトがどのように学習をエコシステムに結びつけているか
コースを超えて、Microsoftは学習者にその広範なエコシステムを通じてプロジェクトを拡張することを奨励しています。たとえば、Microsoft for Startups Founders Hubは、最大150,000ドルのAzureクレジットと2,500ドルのOpenAIクレジットを提供しています(プログラムの詳細)。これらはコースの一部ではありませんが、これらのインセンティブは教育からプロトタイピングおよびMicrosoftのスタック内でのスケーリングへの道を開きます。
マーケットコンテキスト
これらのスキルの重要性は、広範な開発者コミュニティによって強化されています。GitHubのOctoverse 2024レポートによると、生成的AIでタグ付けされた公開リポジトリが前年同期比で98%増加し、世界中で150,000プロジェクトに近づいていることが示されています。この急増は、生成的AIがどれほど迅速に実験から主流の開発者活動に移行したかを示しています。
現場からの声:学習者の反応と文脈
真剣な開発者はスローガン以上のものを求めています。彼らは、実際に機能するシステムを出荷する方法を教えるカリキュラムと、現代のモデルが実際にどのように動作するかに一致するフレームワークを求めています。今日の最も有用なシグナルは、スタックの内部で暮らし、公に具体的なガイダンスを発表する実務者から来ています。
これらのポジションは、明確な需要曲線を描写しています：即時のユーティリティのための実践的なエージェント的実践と、AIリテラシーの教え方のより深い書き換えを組み合わせています。このミックスは、実際の製品作業のために実践者を準備すると主張するコースのベンチマークを設定します。
AI教育における競争環境
マイクロソフトは初心者のための生成AIを学習トラックとそのエコシステムへの入り口の両方として位置づけましたが、AI教育のより広い分野はすでに多様化しています。
ヘルシンキ大学はMinnaLearnと共同で、AIの要素という無料コースを作成しました。このコースは170カ国で100万人以上の人々に届き、26の言語で提供されています。プラットフォーム特有のスキルよりも、市民リテラシーと親しみやすい基礎に焦点を当てています。
fast.aiは、Jeremy HowardとRachel Thomasによって設立され、2016年にPractical Deep Learning for Codersシリーズを開始しました。これは、コーディング、実験、および機関の支援を必要とせずに最新のモデルトレーニングへのアクセスを強調しています。
Courseraの共同創設者であるアンドリュー・ングは、機械学習や深層学習のコースを公開することによってオンラインAI教育を形作り、世界中で何百万もの学習者を惹きつけました。彼の業績は、大規模に提供される大学スタイルのカリキュラムの持続力を示しています。
| | | | --- | --- | | プラットフォーム / コース | 特徴 | | マイクロソフトの生成AI入門 | エージェント、リトリーバル、ライフサイクル意識に関する実践的なレッスン | | AIの要素 | 26言語に翻訳されており、公共のリテラシーに焦点を当てています | | fast.ai | 直接コーディングの実践とモデル構築 | |Coursera / アンドリュー・ン |グローバル展開と機関の信頼性 |
マイクロソフトはそのコースをインフラストラクチャに結びついた応用トラックとして位置付けています。Elements of AIはアクセシビリティに焦点を当て、fast.aiはコーディングの深さを追求し、Courseraは学術的枠組みのスケールを拡大し続けています。これらは共に、AI教育が広く普及し、戦略的に争われる領域を定義しています。
学習から構築へ: ジェネレーティブ AI 教育の未来
初心者向けの生成AIは、トレーニングをインフラとして位置づけています。これは、ツール、ワークフロー、キャリアが交差する定義されたエコシステムに学習者を導きます。マイクロソフトは道筋を圧縮します：基本、責任あるAI、プロンプト設計、情報取得、エージェント、そしてAzureとOpenAI内での完全なワークフロー。結果として、理論からプロトタイプへの直接的なラインが生まれます。代替案は他の論理を明らかにします。AIの要素は、規模でのアクセスを開き、fast.aiはコーディングの規律を掘り下げ、Courseraは学術界とグローバルな需要をつなぎます。
それぞれが同じ基準を反映しています：AI の流暢さはもはや選択肢ではありません。分かれ目はチャネルにあります。企業プログラムはスキルを加速させる一方で、それをプラットフォームに結びつけます。独立したトラックは中立性を保ちながら、統合スタックからは切り離されています。その選択は、次世代の実践者がどのように学び、誰がその実践の条件を設定するかを形作ります。