From bb47f7c5679f7f5fb348d443bac1930895900559 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yoshio Terada Date: Mon, 18 Dec 2023 13:00:58 +0900 Subject: [PATCH] Modified from the advice from Sato-san MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Modified from the advice from Sato-san (生成系 -> 生成) --- 00-course-setup/translations/ja-jp/README.md | 2 +- .../translations/ja-jp/README.md | 18 +++++++++--------- .../translations/ja-jp/README.md | 2 +- .../translations/ja-jp/README.md | 16 ++++++++-------- .../translations/ja-jp/README.md | 4 ++-- .../translations/ja-jp/README.md | 2 +- .../translations/ja-jp/README.md | 15 +++++++-------- .../translations/ja-jp/README.md | 2 +- .../translations/ja-jp/README.md | 2 +- .../translations/ja-jp/README.md | 4 ++-- .../translations/ja-jp/README.md | 2 +- .../translations/ja-jp/README.md | 2 +- .../translations/ja-jp/README.md | 4 ++-- translations/ja-jp/README.md | 10 +++++----- 14 files changed, 42 insertions(+), 43 deletions(-) diff --git a/00-course-setup/translations/ja-jp/README.md b/00-course-setup/translations/ja-jp/README.md index 14477e9ae..6826843c2 100644 --- a/00-course-setup/translations/ja-jp/README.md +++ b/00-course-setup/translations/ja-jp/README.md @@ -134,4 +134,4 @@ GitHub codespaces を使用して API キーを安全に管理するためには ## それでは、始めましょう -このレッスンを修了するために必要な手順をすべて完了したので、[生成系 AI と大規模言語モデルの紹介](../../../01-introduction-to-genai/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) から始めましょう。 +このレッスンを修了するために必要な手順をすべて完了したので、[生成 AI と大規模言語モデルの紹介](../../../01-introduction-to-genai/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) から始めましょう。 diff --git a/01-introduction-to-genai/translations/ja-jp/README.md b/01-introduction-to-genai/translations/ja-jp/README.md index daad97276..49e27aa26 100644 --- a/01-introduction-to-genai/translations/ja-jp/README.md +++ b/01-introduction-to-genai/translations/ja-jp/README.md @@ -1,10 +1,10 @@ -# 生成系 AI と大規模言語モデルの紹介 +# 生成 AI と大規模言語モデルの紹介 [![Introduction to Generative AI and Large Language Models](../../images/01-lesson-banner.png?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)](https://youtu.be/vf_mZrn8ibc?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) > *(上記の画像をクリックすると、レッスン・ビデオを表示します)* -生成系 AI は、テキストや画像などのコンテンツを生成する人工知能です。この技術が素晴らしいのは、AI を誰にでも使えるようにしている所で、自然言語で書いた文章やテキスト・プロンプトだけで利用できる点です。 +生成 AI は、テキストや画像などのコンテンツを生成する人工知能です。この技術が素晴らしいのは、AI を誰にでも使えるようにしている所で、自然言語で書いた文章やテキスト・プロンプトだけで利用できる点です。 価値あることを成し遂げるために、Java や SQL のような言語を学ぶ必要はありません。自分の言葉で要望を伝えるだけで、AI モデルから提案が返ってきます。この技術を使えば、報告書を書いたり理解したり、アプリケーションを作成したりといったことが、わずか数秒で可能になります。その可能性と影響力は計り知れません。 このカリキュラムで、スタートアップ企業が教育分野で新たな可能性を切り開くために生成系 AI をどのように利用しているか、またその応用に伴う社会的影響や、技術的な制限によって避けられない課題にどう対処しているかを詳しく見ていきます。 @@ -14,7 +14,7 @@ このレッスンでは、下記の内容について説明します。 * ビジネスシナリオの紹介: スタートアップのアイデアとミッション -* 生成系 AI と、技術的な歴史背景 +* 生成 AI と、技術的な歴史背景 * 大規模言語モデルの内部動作 * 大規模言語モデルの主な機能と実用的なユースケース @@ -22,26 +22,26 @@ このレッスンを修了すると、下記を理解できます： -* 生成系 AI とは何か、そして大規模言語モデルの仕組みを理解する +* 生成 AI とは何か、そして大規模言語モデルの仕組みを理解する * 教育シナリオに重点を置き、さまざまなユース・ケースで大規模言語モデルを活用する方法を理解する ## シナリオ:　教育関連事業をターゲットにするスタートアップ企業 -生成系 AI は AI 技術の最高峰に位置付けられ、かつては不可能と思われていたことにも挑戦し、新たな可能性を広げています。 -生成系 AI モデルは様々な機能と用途で利用可能ですが、このカリキュラムでは、架空のスタートアップ企業を通じて教育分野でどのように革新していくのかを学んでいきます。この新興企業を「スタートアップ」と呼ぶことにします。 +生成 AI は AI 技術の最高峰に位置付けられ、かつては不可能と思われていたことにも挑戦し、新たな可能性を広げています。 +生成 AI モデルは様々な機能と用途で利用可能ですが、このカリキュラムでは、架空のスタートアップ企業を通じて教育分野でどのように革新していくのかを学んでいきます。この新興企業を「スタートアップ」と呼ぶことにします。 スタートアップは、教育の領域において下記の野心的な目標を持って事業を行っています。 > *世界規模で学習の利便性を高め、教育に対する平等な機会を実現し、学習者一人ひとりの要望に応える個別学習体験を提供します。* スタートアップ・チームは、現在最も強力なツールである大規模言語モデル(LLM)を活用せず、この目標を達成する事は難しいと考えています。 -生成系 AI を利用すると、生徒は 24 時間いつでも問い合わせ可能なバーチャルの教師から、大量の情報や例を得られるようになり、教師も生徒の成績を評価しフィードバックするために、新しいツールが使えられるようになると考えられ、現在の学習方法や指導方法に革命をもたらすと考えられています。 +生成 AI を利用すると、生徒は 24 時間いつでも問い合わせ可能なバーチャルの教師から、大量の情報や例を得られるようになり、教師も生徒の成績を評価しフィードバックするために、新しいツールが使えられるようになると考えられ、現在の学習方法や指導方法に革命をもたらすと考えられています。 ![モニターを見つめる5人の若い学生 - DALLE2による画像](../../images/students-by-DALLE2.png?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) まず、カリキュラム全体を通じて使用する、基本的な概念と用語を定義しましょう。 -## 生成系 AI はどのようにして生まれたのでしょうか？ +## 生成 AI はどのようにして生まれたのでしょうか？ 最近発表された、生成系 AI モデルは大きな注目を集めていますが、この技術は数十年にわたる開発の歴史があり、初期の研究は 1960 年代までさかのぼります。そして今、AI 技術は [OpenAI の ChatGPT](https://openai.com/chatgpt) や [Bing Chat](https://www.microsoft.com/edge/features/bing-chat?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) のように会話能力を有するなど、人間の認知能力を持つレベルにまで達しています。また、これらのチャットシステムは、Bing の Web 検索における会話でも GPT モデルを採用しています。 @@ -164,6 +164,6 @@ A: 3, 大規模言語モデル（LLM）は決定的ではなく、出力結果 ## お疲れ様でした! 次のレッスンを続ける -このレッスンを修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) に進んで、生成系 AI の知識をさらに深めましょう! +このレッスンを修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) に進んで、生成系 AI の知識をさらに深めましょう! レッスン 2 にお進みください。そこでは、[様々な LLM の調査と比較](../../../02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)方法に焦点を当てます！ diff --git a/02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ja-jp/README.md b/02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ja-jp/README.md index d1bfbd9f2..145408b55 100644 --- a/02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ja-jp/README.md +++ b/02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ja-jp/README.md @@ -186,6 +186,6 @@ A: 3、時間とリソース、高品質のデータがある場合、微調整 ## お疲れ様でした! 次のレッスンを続ける -このレッスン終了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックして、生成系 AI の知識をさらに深めましょう。 +このレッスン終了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックして、生成系 AI の知識をさらに深めましょう。 次のレッスン 3 では、[責任ある生成系 AI の利用](../../../03-using-generative-ai-responsibly/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)について学びます！ diff --git a/03-using-generative-ai-responsibly/translations/ja-jp/README.md b/03-using-generative-ai-responsibly/translations/ja-jp/README.md index f9c491a6d..43a835410 100644 --- a/03-using-generative-ai-responsibly/translations/ja-jp/README.md +++ b/03-using-generative-ai-responsibly/translations/ja-jp/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# 生成系 AI の責任ある使用 +# 生成 AI の責任ある使用 -[![生成系 AI の責任ある使用](../../images/03-lesson-banner.png?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)]() +[![生成 AI の責任ある使用](../../images/03-lesson-banner.png?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)]() > **ビデオは近日公開予定** @@ -10,7 +10,7 @@ AI、特に生成系 AI に強い興味は抱くことは理解できますが このレッスンでは以下の内容を取り上げます： -- 生成系 AI アプリケーションを構築する際に、なぜ責任ある AI を重視すべきか +- 生成 AI アプリケーションを構築する際に、なぜ責任ある AI を重視すべきか - 責任ある AI の基本原則と、それが生成系 AI とどう結びつくのか - 戦略とツールを使って、責任ある AI の原則をどのように実践するのか @@ -18,13 +18,13 @@ AI、特に生成系 AI に強い興味は抱くことは理解できますが このレッスンを完了すると、以下のことが理解できるようになります： -- 生成系 AI アプリケーション構築時の、責任ある AI の重要性 -- 生成系 AI アプリケーションの構築時、責任ある AI の基本原則をいつ、どのように検討し適用するか +- 生成 AI アプリケーション構築時の、責任ある AI の重要性 +- 生成 AI アプリケーションの構築時、責任ある AI の基本原則をいつ、どのように検討し適用するか - 責任ある AI の概念を実践するために利用可能なツールと戦略 ## 責任ある AI の原則 -生成系 AI に対する興味は、今までにないほど高まっています。この盛り上がりは、新たな開発者や関心、資金をこの領域にもたらしています。これは、生成系 AI を使用して新しい製品や、新しい企業を創業する人々にとって非常に好意的な状況ですが、同時に責任を持って進めることも重要です。 +生成 AI に対する興味は、今までにないほど高まっています。この盛り上がりは、新たな開発者や関心、資金をこの領域にもたらしています。これは、生成系 AI を使用して新しい製品や、新しい企業を創業する人々にとって非常に好意的な状況ですが、同時に責任を持って進めることも重要です。 このコースでは、スタートアップが AI を利用した教育製品の実装に焦点を当てます。公平性、包括性、信頼性・安全性、セキュリティ・プライバシー、透明性、説明責任といった責任ある AI の原則に基づいて、これらが製品における生成系 AI の活用と、どのように関連していくのかについて考えます。 @@ -32,7 +32,7 @@ AI、特に生成系 AI に強い興味は抱くことは理解できますが 製品開発時、利用者の利益を最優先に考える人間中心のアプローチで進めると、最良の結果が得られます。 -生成系 AI の特徴は、利用者に役立つ回答、情報、ガイダンス、コンテンツを作成する力にあります。これは多くの手作業を必要とせずに行うことができ、それによって非常に素晴らしい成果を生み出すことができます。しかし、適切な計画と戦略がなければ、残念ながら利用者、製品、そして社会全体に有害な結果をもたらすこともあります。 +生成 AI の特徴は、利用者に役立つ回答、情報、ガイダンス、コンテンツを作成する力にあります。これは多くの手作業を必要とせずに行うことができ、それによって非常に素晴らしい成果を生み出すことができます。しかし、適切な計画と戦略がなければ、残念ながら利用者、製品、そして社会全体に有害な結果をもたらすこともあります。 下記より、潜在的に害を及ぼす可能性のある例（全てではありませんが）について見ていきましょう： @@ -131,6 +131,6 @@ A: 2 と 3 が正解です。責任ある AI を使用することで、害を ## お疲れ様でした! 次のレッスンを続ける -このレッスン終了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックして、生成系 AI の知識をさらに深めましょう。 +このレッスン終了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックして、生成系 AI の知識をさらに深めましょう。 レッスン 4 では、[プロンプト・エンジニアリングの基本](../../../04-prompt-engineering-fundamentals/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)について学びます！ diff --git a/05-advanced-prompts/translations/ja-jp/README.md b/05-advanced-prompts/translations/ja-jp/README.md index 8241098b5..c90f17dde 100644 --- a/05-advanced-prompts/translations/ja-jp/README.md +++ b/05-advanced-prompts/translations/ja-jp/README.md @@ -192,7 +192,7 @@ AI アシスタントは以下のように回答します。 ### Self-refine, critique the results -生成系 AI や LLM を使用する際、その出力をそのまま信じてはいけません。必ず確認が必要です。なぜなら、LLM は何が正しいかではなく、次に出てくる可能性が最も高いものを提示しているだけだからです。そのため、LLM に自己評価を求め、それによって自己改善するという手法が有効です。 +生成 AI や LLM を使用する際、その出力をそのまま信じてはいけません。必ず確認が必要です。なぜなら、LLM は何が正しいかではなく、次に出てくる可能性が最も高いものを提示しているだけだからです。そのため、LLM に自己評価を求め、それによって自己改善するという手法が有効です。 この手法は以下の手順で行います： @@ -623,6 +623,6 @@ if __name__ == '__main__': ## お疲れ様でした!学習を続ける -このレッスン修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 +このレッスン修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 レッスン 6 では、プロンプト エンジニアリングの知識を応用して[テキスト生成アプリケーションの構築](../../../06-text-generation-apps/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)を行います。 diff --git a/06-text-generation-apps/translations/ja-jp/README.md b/06-text-generation-apps/translations/ja-jp/README.md index 23ad81ac6..3b0839ba8 100644 --- a/06-text-generation-apps/translations/ja-jp/README.md +++ b/06-text-generation-apps/translations/ja-jp/README.md @@ -646,6 +646,6 @@ completion = openai.Completion.create(model="davinci-002", prompt=prompt, temper ## お疲れ様でした!　学習を続ける -このレッスン修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 +このレッスン修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 レッスン 7 では、[チャットアプリケーションの構築](../../../07-building-chat-applications/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)方法を見ていきます。 diff --git a/07-building-chat-applications/translations/ja-jp/README.md b/07-building-chat-applications/translations/ja-jp/README.md index f691fb926..f0edeb3ea 100644 --- a/07-building-chat-applications/translations/ja-jp/README.md +++ b/07-building-chat-applications/translations/ja-jp/README.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# 生成系 AI を利用したチャット・アプリケーションの構築 +# 生成 AI を利用したチャット・アプリケーションの構築 [![Building Generative AI-Powered Chat Applications](../..//images/07-lesson-banner.png?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)](https://youtu.be/Kw4i-tlKMrQ?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) @@ -34,7 +34,7 @@ ## 生成系　AI　をチャット・アプリケーションに統合する -生成系 AI を用いてチャット・アプリケーションを進化させることは、ただ単にそれをスマートにするだけではありません。それは、アーキテクチャ、パフォーマンス、ユーザー・インターフェースを最適化し、ユーザーに高品質な体験を提供することもできます。これは、アーキテクチャの基盤、API 統合、ユーザー・インターフェースの考慮点を調査することも含みます。このセクションでは、既存のシステムに組み込むか、もしくは独立したプラットフォームとして構築するかに関わらず、これら複雑な領域を効率的に進めるための包括的なロードマップを提供します。 +生成 AI を用いてチャット・アプリケーションを進化させることは、ただ単にそれをスマートにするだけではありません。それは、アーキテクチャ、パフォーマンス、ユーザー・インターフェースを最適化し、ユーザーに高品質な体験を提供することもできます。これは、アーキテクチャの基盤、API 統合、ユーザー・インターフェースの考慮点を調査することも含みます。このセクションでは、既存のシステムに組み込むか、もしくは独立したプラットフォームとして構築するかに関わらず、これら複雑な領域を効率的に進めるための包括的なロードマップを提供します。 このセクションを終えると、あなたはチャットアプリケーションを効率的に実装し、統合するための専門知識を身につけることができます。 @@ -44,12 +44,11 @@ 下記の表は、デジタル・コミュニケーションにおけるそれぞれの役割を理解するのに役立つ、主な違いと類似点をまとめたものです。 - -| チャット・ボット | 生成系 AI を搭載したチャットアプリケーション | +| チャット・ボット | 生成 AI を搭載したチャットアプリケーション | | ------------------------------------- | -------------------------------------- | | タスク中心でルールベース | 文脈(コンテキスト)を認識する | | 大規模システムに統合されることが多い | 1つまたは複数のチャット・ボットをホスト可能 | -| プログラムされた機能に限定 | 生成系 AI モデルを搭載 | +| プログラムされた機能に限定 | 生成 AI モデルを搭載 | | 専門的で構造化された対話を行う | オープン・ドメインでの議論が可能 (特定のトピックや領域に限定しない) | ### SDK と API を活用した既存機能の利用 @@ -69,7 +68,7 @@ import openai openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") -chat_completion = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "生成系 AI のチャット・アプリケーションに関するトレーニング・タイトルを2つ提案してください。"}]) +chat_completion = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "生成 AI のチャット・アプリケーションに関するトレーニング・タイトルを2つ提案してください。"}]) ``` 上記の例では、GPT-3.5 Turbo モデルを使用してプロンプトを完了しますが、その前に API キーを設定している点にご注意ください。キーを設定しなかった場合は、次のエラーが表示されます。 @@ -88,7 +87,7 @@ See https://platform.openai.com/account/api-keys for details. 一般的な UX の原則はチャット・アプリケーションにも適用されますが、機械学習の要素が関わるため、特に重要な追加の考慮点がいくつかあります。 -- **曖昧さへの対処方法**: 生成系 AI モデルは時折、曖昧な回答を生成します。ユーザーがこの問題に遭遇した際に、明確化を求めることができる機能は役立ちます。 +- **曖昧さへの対処方法**: 生成 AI モデルは時折、曖昧な回答を生成します。ユーザーがこの問題に遭遇した際に、明確化を求めることができる機能は役立ちます。 - **文脈（コンテキスト）の保持**: 高度な生成系 AI モデルは、会話の文脈(会話履歴)を記憶する能力を持っており、これはユーザー・エクスペリエンスにとって必要な要素になります。ユーザーに文脈を制御し管理する能力を与えることで、ユーザー・エクスペリエンスは向上しますが、それと同時に、機密性の高いユーザー情報を保持するリスクも生じます。この情報をどの位の期間保持するか、例えば保持期間のポリシーを導入するなどの考慮が必要で、これにより文脈の必要性とプライバシーのバランスを保つことができます。 - **パーソナライゼーション**: 学習と適応の能力を持つ AI モデルは、ユーザーに個別のエクスペリエンスを提供します。ユーザー・プロファイルなどの機能を通じてユーザー・エクスペリエンスをカスタマイズすることは、ユーザーが理解されていると感じさせるだけでなく、特定の回答を見つけるための手助けを行い、より効率的で満足度の対話を生み出します。 @@ -186,6 +185,6 @@ Microsoft の責任ある AI に対する取り組みは、AI の開発と利用 ## お疲れ様でした!　学習を続ける -このレッスン修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 +このレッスン修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 レッスン 8 では、[検索アプリケーションの構築](../../../08-building-search-applications/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)方法を見ていきます。 diff --git a/08-building-search-applications/translations/ja-jp/README.md b/08-building-search-applications/translations/ja-jp/README.md index 3c2112f9d..a0279e27d 100644 --- a/08-building-search-applications/translations/ja-jp/README.md +++ b/08-building-search-applications/translations/ja-jp/README.md @@ -158,6 +158,6 @@ GitHub Codespaces で[ソリューションのノートブック](../../solution ## お疲れ様でした!　学習を続ける -このレッスン修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 +このレッスン修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 次のレッスン 9 では、[画像生成アプリケーションの構築](../../../09-building-image-applications/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)方法について学びます！ diff --git a/09-building-image-applications/translations/ja-jp/README.md b/09-building-image-applications/translations/ja-jp/README.md index 4b86c3182..06fc8fa5b 100644 --- a/09-building-image-applications/translations/ja-jp/README.md +++ b/09-building-image-applications/translations/ja-jp/README.md @@ -460,6 +460,6 @@ except openai.error.InvalidRequestError as err: ## お疲れ様でした!　学習を続ける -このレッスン修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 +このレッスン修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 次のレッスン 10 では、[ローコード AI アプリケーションの構築](../../../10-building-low-code-ai-applications/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)方法について学びます！ diff --git a/10-building-low-code-ai-applications/translations/ja-jp/README.md b/10-building-low-code-ai-applications/translations/ja-jp/README.md index 39f0460d1..1a3b042dd 100644 --- a/10-building-low-code-ai-applications/translations/ja-jp/README.md +++ b/10-building-low-code-ai-applications/translations/ja-jp/README.md @@ -16,7 +16,7 @@ Power Platform は、直感的なローコードまたはノーコードの開 - Power Platform における生成系AIの紹介 - Copilot の紹介と使い方 -- 生成系 AI を使って Power Platform でアプリとフローを作る方法 +- 生成 AI を使って Power Platform でアプリとフローを作る方法 - AI Builder を使って Power Platform の AI モデルを理解する方法 ## 学習目標 @@ -239,6 +239,6 @@ Power Automate でこの AI モデルを使用する方法については、[AI ## お疲れ様でした!　学習を続ける -このレッスン修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 +このレッスン修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 次のレッスン 11 では、[Function Calling との統合](../../../11-integrating-with-function-calling/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)について学びます！ diff --git a/11-integrating-with-function-calling/translations/ja-jp/README.md b/11-integrating-with-function-calling/translations/ja-jp/README.md index 594a94a52..df954b380 100644 --- a/11-integrating-with-function-calling/translations/ja-jp/README.md +++ b/11-integrating-with-function-calling/translations/ja-jp/README.md @@ -468,7 +468,7 @@ Azure Open AI Function Calling の学習を続けるために、以下のこと ## お疲れ様でした!　学習を続ける -このレッスン修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 +このレッスン修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 Head over to Lesson 12 where we will look at how to ! diff --git a/12-designing-ux-for-ai-applications/translations/ja-jp/README.md b/12-designing-ux-for-ai-applications/translations/ja-jp/README.md index 3b4574b1b..b8c670b09 100644 --- a/12-designing-ux-for-ai-applications/translations/ja-jp/README.md +++ b/12-designing-ux-for-ai-applications/translations/ja-jp/README.md @@ -115,7 +115,7 @@ AI アプリケーションは完全ではなく、間違いを犯すことは ## おめでとうございます、このコースを終了しました -このレッスン修了後、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 +このレッスン修了後、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) をチェックして、Generative AI の知識をレベルアップさせましょう。 おめでとうございます、このコースを無事終了しました！しかし、ここで学びを止めることはありません。このコースを通じて、ご自身の AI スタートアップを立ち上げることに興味を持たれたことと思います。 [Microsoft Founders Hub](https://aka.ms/genai-foundershub?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)にアクセスしてプログラムに申し込み、あなたの新たな挑戦をサポートしてもらいましょう。 diff --git a/13-continued-learning/translations/ja-jp/README.md b/13-continued-learning/translations/ja-jp/README.md index 3d675021b..874d511dc 100644 --- a/13-continued-learning/translations/ja-jp/README.md +++ b/13-continued-learning/translations/ja-jp/README.md @@ -6,9 +6,9 @@ ## 🧠 すべてを制覇する一コレクション -このコースを終了したら、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックし、生成型AIの知識をさらに深めてください！ +このコースを終了したら、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)をチェックし、生成型AIの知識をさらに深めてください！ -## レッスン1 - 生成系 AI と大規模言語モデルの紹介 +## レッスン1 - 生成 AI と大規模言語モデルの紹介 🔗 [GPTモデルの仕組み:誰でも理解できる](https://bea.stollnitz.com/blog/how-gpt-works/?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) diff --git a/translations/ja-jp/README.md b/translations/ja-jp/README.md index 5d89d25e0..f5d7b56ae 100644 --- a/translations/ja-jp/README.md +++ b/translations/ja-jp/README.md @@ -1,7 +1,7 @@ ![Generative AI For Beginners](../../images/repository-thumbnail.png?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) -### 生成系 AI アプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる 12 講座 +### 生成 AI アプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる 12 講座 [![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/Generative-AI-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-For-Beginners/blob/master/LICENSE?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) [![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/Generative-AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/Generative-AI-For-Beginners/graphs/contributors/?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) @@ -34,7 +34,7 @@ ## 🧠 さらに知識を深めたいですか？ -このコースを終了後、さらに生成系 AI に関する知識を深めたい場合は、[生成系 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)を、ぜひご覧ください！ +このコースを終了後、さらに生成系 AI に関する知識を深めたい場合は、[生成 AI 学習コレクション](https://aka.ms/genai-collection?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)を、ぜひご覧ください！ ## 🚀 起業家ですか、それとも実現したいアイデアはありますか？ @@ -59,7 +59,7 @@ | | レッスンへのリンク | 学ぶ内容の概念 | 学習目標 | | :---: | :------------------------------------: | :---------------------------------------------------------: | ----------------------------------------------------------- | | 00 | [コース紹介 - コースの受講方法](../../00-course-setup/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) | テクノロジーのセットアップとコースの枠組み | レッスンが成功したと分かるゴール設定| -| 01 | [生成系 AI と大規模言語モデルの紹介](../../01-introduction-to-genai/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) |**概念**: 生成系 AI と現在のテクノロジー環境| 生成系 AI とは何か、そして大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。 | +| 01 | [生成 AI と大規模言語モデルの紹介](../../01-introduction-to-genai/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) |**概念**: 生成 AI と現在のテクノロジー環境| 生成 AI とは何か、そして大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。 | | 02 | [様々なLLMの調査と比較](../../02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) | **概念**: さまざまな大規模言語モデルのテスト、反復、および比較 | ユースケースに適した AI モデルを選択 | | 03 | [責任ある生成系 AI の利用](../../03-using-generative-ai-responsibly/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada)| **概念**: ファウンデーションモデルの限界と AI に伴うリスクを理解する | 責任ある生成系 AI アプリケーションの開発方法を学ぶ | | 04 | [プロンプト・エンジニアリングの基礎](../../04-prompt-engineering-fundamentals/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) | **Code/概念:** ハンズオン形式でプロンプト・エンジニアリングのベストプラクティスを学ぶ | プロンプトの構造と使用法の理解 | @@ -70,8 +70,8 @@ | 09 | [画像生成アプリケーションの構築](../../09-building-image-applications/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) | **Code:** アプリケーション開発で画像生成が役立つ理由 | 画像を生成するアプリケーションを構築する | | 10 | [ローコード AI アプリケーションの構築](../../10-building-low-code-ai-applications/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) | **Low Code:** Power Platform における生成系 AI の概要 | 教育系スタートアップ企業がローコードで学生の課題追跡アプリを構築する | | 11 | [Function Calling との統合](../../11-integrating-with-function-calling/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) | **Code:** Function Calling とアプリケーションにおける用途 | 外部 API からデータを取得するため Function Calling を設定する | -| 12 | [AI アプリケーション用の UX デザイン](../../12-designing-ux-for-ai-applications/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) | **概念:** 透明性と信頼性を備えたAIアプリケーションの設計 | 生成系 AI アプリケーションの開発時に UX デザインの原則を適用する | -| xx | [学習の継続](../../13-continued-learning/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) | 各授業の内容をさらに進めるための参考リンク! | 生成系 AI の技術をマスターするために | +| 12 | [AI アプリケーション用の UX デザイン](../../12-designing-ux-for-ai-applications/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) | **概念:** 透明性と信頼性を備えたAIアプリケーションの設計 | 生成 AI アプリケーションの開発時に UX デザインの原則を適用する | +| xx | [学習の継続](../../13-continued-learning/translations/ja-jp/README.md?WT.mc_id=academic-105485-yoterada) | 各授業の内容をさらに進めるための参考リンク! | 生成 AI の技術をマスターするために | ## 🎒 その他のコース