このコースでは、ウェブサイトやウェブ アプリケーションに機能を追加するために、人工知能（AI）に関する基礎知識を身につけることができます。Gemini や ChatGPT のインターフェースでプロンプトを入力したり、Google 検索で生成された要約を読んだり、Antigravity などのツールでバイブレーション コードを生成したりするなど、すでに何らかの形で AI を使用している可能性があります。ここでは、AI をアプリケーションに設計して統合するための意思決定フレームワークについて説明します。
HTML、アクセシビリティ、プライバシーなどの web.dev の学習コースをご存知の方は、少し異なる点があるかもしれません。エンジニアリングの役割は変化しており、今後も変化し続けるでしょう。コードの読み取りと書き込みは依然としてウェブ デベロッパーの仕事の重要な部分ですが、AI を使用するうえで最も重要な役割はシステムの計画です。
特定のツールやモデルに焦点を当てたコースを作成すると、コースの関連性を維持することが難しくなります。また、ドキュメントはそのためにあるのです。このコースでは、より重要なスキルに焦点を当てています。
以下の疑問点の解消に役立ちます。
- どのような機能を開発しているのか、また、その理由を教えてください。
- この機能を可能にするための適切なツールですか。それとも、アプリケーションの作成を支援するための適切なツールですか？
- 機能が成功するかどうかは、何によって決まりますか？
シニア エンジニアは、事前に設定された一連の期待に応えるために、ビルド前にシステムを計画する必要があることを知っています。これには、システムの安全性、アクセシビリティ、シンプルさ（可能な場合）、スケーラビリティが含まれます。現在では、構築を開始する前に、アプリケーション アーキテクチャについて検討する必要があります。
AI が進化するにつれて、システム アーキテクトになる可能性が高くなります。すぐに構築するのではなく、構築方法を構築し、要件を文書化し、AI の配置場所と方法を決定する必要があります。AI はアプリケーションの機能として組み込まれることもあれば、コードを記述して開発プロセスをサポートすることもあります。最終的には、何が機能するか、問題を軽減する方法、エンドユーザーの期待に応える方法を判断します。
会社の指示であれ、熱意であれ、AI のための AI は役に立ちません。優れた機能はユーザーのニーズから生まれ、提供する価値によって測定されます。
責任があり、使いやすく、価値のある AI システムを使用してウェブ アプリケーションを構築する方法を学び、アプリケーションがテクノロジーの約束を果たすようにします。
ウェブ デベロッパー向けの AI のご紹介
独自の AI ユースケースとソリューションを検討する際に役立つ基本的な原則とメンタルモデルを紹介します。
AI のユースケースを確認する
AI 機能は、斬新さや印象深さではなく、ユーザーの生活を本当に楽にしたり、速くしたり、楽しくしたりするために構築する必要があります。このモジュールでは、プロダクトで AI ユースケースのアイデア出し、仕様の作成、プロトタイピングを行うための構造化された反復的な方法について説明します。
予測 AI
予測 AI の概要、仕組み、ウェブ開発での活用方法について学びます。
生成 AI
ウェブ アプリケーションに生成 AI モデルが必要かどうかを理解する。
AI を使用して責任ある構築を行う
このモジュールでは、プライバシー、公平性、信頼性について説明します。設計上の決定は、AI システムの責任と安全性を直接的に左右します。
プラットフォームを選択する
この選択は、AI システムの速度、費用、スケーラビリティ、信頼性に影響します。
クライアントサイド ライブラリを選択する
クライアントサイド AI のオプション、想定されるトレードオフ、アプリケーション固有の制約の処理方法について説明します。
プロンプト エンジニアリング
システムでのプロンプト コンポーネントの分散方法、基本的な手法、それらを適用するシナリオについて説明します。
評価主導の開発
この開発フレームワークを使用すると、テスト駆動開発に基づいて、AI アプリケーションの簡潔さと有効性のバランスを取ることができます。
ウェブ AI の UX パターン
バックグラウンド、制約付き、オープンエンドの AI パターンの UX を設計するためのベスト プラクティスをご覧ください。
用語集
このコースの重要な用語と概念の多く。
AI を学ぶ準備はできましたか？さっそく始めましょう。