初心者 もちろん · 無料

AI 基盤

AI とは何か、システムがどのように学習し、どこで失敗するか、誇大広告なしに主張を判断する方法を理解します。

対象: 最新の AI の信頼できるメンタル モデルを知りたい人

モジュール 1 を開始しますカリキュラムを見る
初心者
  1. AIとは何か2 ガイド
  2. システムが学習する仕組み3 ガイド
  3. モデルと推論3 ガイド
  4. 証拠と不確実性3 ガイド
  • 4モジュール
  • 11ガイド
  • ~4h完了するには
  • 6コンピテンシー

結果

何ができるようになるのか

  • Explain training and inference in plain language.
  • Separate demonstrated capability from marketing claims.
  • Evaluate AI outputs using evidence, uncertainty, and fit-for-purpose tests.

Prerequisites: None.

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カリキュラム

コースモジュール

  1. モジュール 1

    AIとは何か

    結果: Distinguish AI, machine learning, and ordinary software.

    練習: Classify five everyday systems and explain which definition of AI you used.

    AI concepts and boundaries
  2. モジュール 2

    システムが学習する仕組み

    結果: Describe the role of examples, objectives, and generalization.

    練習: Diagnose why a model can perform well in testing but fail for a new population.

    Data, training, and generalization
  3. モジュール 3

    モデルと推論

    結果: Explain what happens when a trained model produces an output.

    練習: Trace one user request from input through model output and human review.

    モデル、推論、制限事項
  4. モジュール 4

    証拠と不確実性

    結果: Check claims, benchmarks, and confident-sounding outputs.

    練習: Create a claim ledger for one AI product announcement.

    評価とベンチマークのリテラシー不確実性と信頼性の校正出典と主張の検証

適用されたキャップストーン

AIによる主張の事実確認

Choose one public AI claim and produce a one-page evidence review for a nontechnical reader.

証拠チェックリスト

  • Original claim and source
  • Two supporting or contradicting sources
  • Known limitations
  • Plain-language conclusion with confidence
次のコース責任あるAIユーザープライバシーを保護し、出力をチェックし、人間の責任を守りながら、AI を生産的に使用します。