私は、1月26日から始まる「10-202 - 現代AI入門」コースの最小限の無料オンライン版を公開することに決めました。 簡単にまとめると、このコースでは現代のAIシステムの要素を学生に紹介します。PyTorchで、事前構築されたレイヤーや事前学習済みモデルを一切使わずに、シンプルなLLMチャットボットを一から構築・訓練します。 コースの詳細および登録リンクは、上記のウェブページのリンクでご覧いただけます。 無料オンライン版では、すべての講義動画を視聴でき、すべての課題を提出できます(これらはすべてコース全体で自動採点されます)。 クイズや試験はなく、CMUから単位も認められません。これはあくまで教育目的のためです。 オンラインコースはCMU版の2週間後に開始され、講義や課題も対面版の後も同じ2週間遅れで公開されます。 このコースは初めての開催なので、途中で多少のトラブルがあると予想しています。 しかし、この教材が多くの人に役立つことを願っています。

私のバイブコーディングプロジェクトは、2つの異なる経験に分かれがちです。 1) すべてが完璧に動作し、私が望んだ通りの機能を持つ夢のアプリを作りました。いくつか修正を加えて、完全には指定していなかった部分を修正するかもしれません。 新しい機能を追加しても、動作は止まりません。 魔法だ。 2) 元々目指していたものがうまくいかず、エージェントに修正を指示し、複雑さを少しずつ減らして自分の求める核心にたどり着こうとしますが、何もうまくいかず、多くの指示を出しても同じミスを繰り返します。 これはスキルの問題だと思います。 物事が脱線し始めたとき、どうやって経験#2から抜け出すのに成功するのでしょうか? 最初からプロジェクトをやり直すのはほとんど効果がなく、そもそも自分の指示や枠組みが問題を引き起こしていると思います。

私はこの春、CMUで新しい「現代AI入門」コースを教えています。これは、チャットボットをゼロから (PyTorch から) 構築する方法に関する学部初期のコースです。「AI」は通常、学術的な文脈ではもっと広い意味を持つコース名を気にする人もいますが、AIに興味のある多くの学生が最初に見るべきことは、自分が慣れ親しんでいるAIが実際にどのように機能するかである(本当にシンプルだから!理解する人が多ければ多いほど良いです。 私たちが開発したできるだけ多くの資料をオンラインで公開しようとします (課題 + 自動採点、できれば講義ビデオ)、初めてのコースとして、途中でいくつかの困難が生じる可能性があります。ただし、時間が経つにつれて良いリソースになることを願っています。 フィードバックを歓迎します。