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AI の登場が心配な場合は、自分自身に簡単な質問をしてみましょう。「AI がどのように機能するかを実際に知っているだろうか?」
答えが「いいえ」、「まあ」、または「ChatGPT にレシピの変換方法を尋ねることができます」である場合は、おそらく助けが必要になるでしょう。
さて、素晴らしいニュースがあります。世界トップクラスの大学が、人工知能に関する最高のコースウェアを無料で提供しているんです。考えてみてください。エリート大学の最高の思考が無料で提供されるのですから、ジェミニやパープレキシティの到来もすぐに理解できるはずです。
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人工知能の基礎を学びたい方、ビジネスや学校で応用したい方、Pythonでコーディングを始めたい方など、どんな方にもぴったりのクラスがあります。（ちなみに、このリストの作成にはOpenAIのGPT-5の協力を得ました。）
レベル別クイックピック
- まだ始めたばかりです: MIT AI 101、次に Harvard CS50 AI。
- Python + 基本的な ML 数学に精通していること: CMU 10-601または Berkeley CS189。
- LLM/NLP を詳細にターゲットとする:スタンフォードCS224N。
MIT — AI 101 (OCW) — 真の初心者
ワークショップ形式の簡潔な入門書で、主要用語を分かりやすく解説し、インタラクティブな演習も含まれています。CS50 AI に飛び込む前にゼロから始める方に最適です。数年前のものですが、基礎を理解するのに役立ちます。
形式: 短いビデオ、スライド、ハンズオンデモ。
ハーバード大学CS50 PythonによるAI入門（edX）—初級→中級
- 「古典的」AIと最新の機械学習を融合させた、最もアクセスしやすい入門コースの一つです。自分のペースで学習でき、無料で受講でき、2025年12月31日までご利用いただけます。
これは 2025 年でもコミュニティのお気に入りであり続けます。Class Central では「史上最高」のリストと 5 つ星のユーザー評価を獲得しています。Reddit のスレッドでは明瞭さを称賛していますが、簡単ではない Python プロジェクトに備える必要があると指摘しています。
レベル的には、基本的な Python が必要です。数学はやさしく説明されています。
形式: 洗練されたビデオ講義、問題集/プロジェクト、トランスクリプト、edX による自動採点。
IIT マドラス (インド) — SWAYAM-Plus AI シリーズ、2025 — 初心者
- PythonにおけるAIと特定分野向けのアプリケーションを網羅した、無料の英語入門コースです。基本的なデジタルリテラシーのみで学習できます。体系的で実践的なモジュールを求める初心者に最適です。
形式: ビデオ、演習、オプションで低価格の証明書。
カーネギーメロン大学 —機械学習入門 (10-301/10-601)、2025年春— 中級
- CMUの2025年度コースでは、詳細な公開シラバスが公開されています。成績評価済みのリソースはキャンパスツールの背後に配置されていますが、講義のトピックや投稿されたノート／リンクをたどることができます。機械学習の理論と実践を組み合わせた、典型的な学習パス（教師あり／教師なし、評価など）を希望する場合に最適です。
形式: 公開スケジュール/メモ。一部の講義資料は週によって公開が異なります。
カリフォルニア大学バークレー校 — CS189: 機械学習入門、2025年春— 中級→上級
- バークレーの主力機械学習コースでは、完全な講義ノートを公開し、通常は学期ごとに講義ビデオを共有しています（公開状況は変動する場合があります）。数学を基盤としたこのコースは、深層学習への優れた架け橋となります。
形式: 講義ノート、(多くの場合)公開ビデオ、過去の学期の課題/解答。
スタンフォード大学 — CS224N: ディープラーニングによる自然言語処理— 中級→上級
- スタンフォード大学は、最新のスライドやノートを掲載したコースサイトを継続的に公開しています。2024～25年度（「win2425」）は最新の資料を示しています。公開講義ビデオは通常2023年度のプレイリストで、スライドや課題は毎年更新されます。
Python、機械学習、そしてある程度のディープラーニングの知識が前提となります。受講者のレビューでは、特に法学修士（LLM）を目指す人にとって、厳しさはあるもののやりがいがあると一貫して評価されています。
これは、真剣な NLP/LLM 研究に定期的に推奨されています。厳格な課題、強力な研究基盤、議論では作業負荷が強調されますが、その見返りは大きいです。
形式: スライド、課題、前年度のビデオ。
AIの世界に時間を割けるかどうかまだ不安なら、もう少し簡単なものから始めてもいいでしょう。OpenAIにはChatGPT入門ガイドがあります。あるいは、Perplexityの初心者向けガイドをざっと読んでみるのも良いでしょう。
何をするにしても、AI の世界に少しでも興味（または懸念）があるなら、すぐにでも詳しく学んでください。この新しいテクノロジーの仕組みを早く理解すればするほど、来たる変化に縛られるのではなく、変化の一部であることを早く実感できるようになります。
ピーターは長年にわたり、数多くのテクノロジー雑誌やウェブサイトの出版に携わってきました。現在はAIに情熱を注いでいます。
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第二に、個人データはデバイスから出てリモートサーバーで処理される必要がありません。そして第三に、処理速度が速くなります。モデルが小さくなるほど、結果を出す速度も速くなります。これは一長一短です。軽量なAIモデルは、その機能に限界があることを意味します。
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