Gen_ai_feb：ジェネレーティブAIハンズオン教材

AI/ML
Gen_ai_feb：ジェネレーティブAIハンズオン教材

Gen_ai_feb：ジェネレーティブAIハンズオン教材

こちらのリポジトリ「Gen_ai_feb」は、2月開催のジェネレーティブAI（生成系AI）に関するハンズオン教材をJupyter Notebook形式でまとめたリポジトリです。レッスンプランや週ごとのノートブックが含まれており、入門から実践までをカバーする構成が想定されます。READMEには概要が記されており、講義・ワークショップ用の資料としてそのまま使える手順や演習が含まれている可能性が高いです（300字程度）。

https://github.com/gokul-1998/Gen_ai_feb

概要

Gen_ai_febは、ジェネレーティブAIに関する短期講座／ワークショップ向けに作成された教材リポジトリです。リポジトリにはREADME、レッスンプラン（lesson plan.md）、および週単位の資料を格納したディレクトリ（week1, week3）が含まれており、Jupyter Notebook形式で演習やデモを実行できる構成が想定されます。受講者がノートブックをそのまま実行してモデルの基本的な動作や生成プロセスを観察し、プロンプト設計や評価方法、実務での注意点まで学べるように設計されている可能性が高いです（300字程度）。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 18
  • フォーク数: 49
  • ウォッチャー数: 18
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • Jupyter Notebookベースのハンズオン教材（対話的に学べる）
  • レッスンプラン付きで講師・受講者双方に配慮された構成
  • 週次ディレクトリ（week1, week3）で段階的な学習が可能
  • コンパクトで持ち運びしやすくワークショップ向け

技術的なポイント

このリポジトリはファイル数が少なくコンパクトですが、Jupyter Notebook形式を採用している点が最大の技術的特徴です。ノートブック形式はコード、説明、図表、実行結果を同一ファイルで扱えるため、ジェネレーティブAIの概念（モデルの入力・出力、トークナイゼーション、確率的生成など）を視覚的かつ実践的に学べます。教育用リソースとしては、モデルの推論（inference）を通じたデモ、プロンプト設計の比較、生成結果の定量／定性評価、サンプルデータの前処理と後処理までを順序立てて示すことが重要です。

実務的にこの種の教材で扱われる技術要素は、トランスフォーマーベースの言語モデルや拡散モデルに関する基本概念、トークン化や埋め込み、ビームサーチやサンプリング戦略（温度・トップK/top-p）などの生成制御、生成物の評価指標（BLEU・ROUGEに加え、人間評価の設計）などです。また、ハンズオンではライブラリ管理（仮想環境やrequirementsファイル）、GPUでの実行、APIキー管理とセキュリティ、データプライバシーとモデルのバイアスに関する注意喚起も盛り込むべきです。

さらに、週ごとの構成（week1, week3）からは入門→応用の流れが想像でき、初期週では基礎概念と簡単な生成デモ、後半ではより複雑なタスク（ファインチューニング、カスタムデータでの生成、評価方法）や実務への応用事例を扱うことが多いです。ノートブックは教育目的のためセルごとに説明が丁寧に書かれていると効果的で、受講者が自分でパラメータを変えて結果の差を体験できるようにすることで学習効果が高まります（700字程度）。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • lesson plan.md: file
  • week1: dir
  • week3: dir

各ファイルの想定内容：

  • README.md: プロジェクトの概要、実行方法、必要な環境（Pythonのバージョン、仮想環境、依存パッケージ）やデータアクセス、簡単なチュートリアルやリンクを記載。
  • lesson plan.md: 講義の時間配分、学習目標、事前準備、演習問題、評価方法などワークショップ向けの設計書。
  • week1/: 基礎編ノートブック（生成AIの概念、簡単なプロンプト実験、トークン化の確認など）。
  • week3/: 応用編ノートブック（生成制御、評価、ケーススタディ、場合によっては小規模なファインチューニングのデモ）。

※実際のノートブックの中身はリポジトリを参照して確認してください。

使い方の提案と注意点

  • まずREADMEの指示に従い仮想環境を作成し、必要なパッケージをインストールする（requirements.txtがあれば利用）。
  • ノートブックは順番に実行すると理解が深まるため、week1→week3の順で読むのが良い。
  • 実行環境にGPUが必要なセルがある場合はローカルGPUかColabの利用を検討する。
  • 本教材は学習目的に最適化されているため、商用利用や公開データを扱う場合はライセンスやデータの取り扱いに注意する。

まとめ

ジェネレーティブAIの入門から応用までをJupyterで体験できる、講義／ワークショップ向けの実践的教材です（50字）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Gen_ai_feb…