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AIの基礎LLMの仕組みLLMスキル評価用語集ビルダー

Aura · AI学習コース

AIを理解する。LLMで構築する。機能を検証する。

機械学習、深層学習、トークン、Transformer、RAG、ツール、エージェント、評価、安全性を段階的かつ実践的に学びます。

基礎から始めるAI指示を作成する
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01 · Aura · AI学習コース

6つのセクション、1つの一貫した学習経路

初学者は順番に、目的が明確な場合は該当セクションから学べます。

  1. 01 · 20分

    AI・ML・深層学習

    システム、モデル、製品を区別し、データからの学習を理解します。

    モデルを選ぶ前に適切なアプローチを選べます。

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  2. 02 · 25分

    LLMの仕組み

    トークン、埋め込み、注意、Transformer、訓練、推論を学びます。

    LLMをデータベースと混同せず能力と限界を説明できます。

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  3. 03 · 30分

    LLMエンジニアリング

    プロンプト、構造化出力、RAG、ツール、MCP、エージェント、適応を学びます。

    各技術を実際に解決できる失敗へ対応づけます。

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  4. 04 · 25分

    評価と安全性

    ベースライン、代表テスト、事実性、インジェクション、プライバシー、費用を扱います。

    測定に基づいて判断し影響範囲を限定します。

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  5. 05 · リファレンス

    AI用語集

    AI、深層学習、LLM開発の重要語46個を検索できます。

    技術文書と議論をすばやく理解できます。

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  6. 06 · ツール

    指示ビルダー

    目的、文脈、成功基準を移植可能なAI指示へ変換します。

    明確で編集・再利用できるプロンプトを作成します。

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02 · Aura · AI学習コース

実務の全体図

有用なLLMシステムは処理の連鎖です。品質はモデルだけでなく最も弱い接点で決まります。

  1. 01

    定義

    ニーズ、リスク、観測可能な成功を定義。

  2. 02

    根拠

    関連する文脈、データ、検索結果を提供。

  3. 03

    生成

    明確な制約と形式でモデルを使用。

  4. 04

    実行

    最小権限でツールを許可し検証。

  5. 05

    評価

    品質、安全性、費用、復旧を測定。

03 · Aura · AI学習コース

目的に合う経路を選ぶ

原則：流暢な回答は提案であり証明ではありません。重要な主張は追跡可能に、重要な操作は限定的に保ちます。

理解したい

基礎 → LLM → 用語集

正確なメンタルモデルと長く使える語彙を築きます。

構築したい

LLM → スキル → 評価

有用なシステムを設計し実例で試験します。

AIを上手に使いたい

基礎 → ビルダー → 評価

明確に指示し出力を批判的に確認します。