AI for Everyoneについては日本語版もあるのと、どちらのコースも日本語字幕付きで見られる（多分機械翻訳での英語字幕からの翻訳だが、翻訳の質は悪くない）ので、英語分からなくてある程度何とかなるんじゃないかと思います。 あと、余力のある人、最新のNLP研究を理解したい人はこちらの本を読むことをオススメします。アルゴリズムの詳細は必ずしも理解しなくても良いですが、どんなタスクがあるのかは理解しておいた方が良いかと思います。 NLPの知識がLLMを応用する上で実際にどう役に立つかですが、例えばで言うとNLP的には対話の中には「タスク指向型対話（task-oriented dialogue）」と「雑談（chit-chat dialogue）」があります。それぞれ対話の中で重要視されるものから評価の仕方まで全然違うのですが、NLPをやらずにLLMをやっている人と話しているとこれらをごっちゃ

CourseraのAI for Medicine Specializationの最初の講義、AI for Medical Diagnosisを修了したので、講義を受けての感想について書いていきたいと思います。本コースは4/16に開講されたばかりで、修了した人もまだあまりいないようなので、日本語だと多分これが最速レビューになるかと。 対象となる受講者・機械学習の経験があり、医療への応用に興味があるエンジニア ・機械学習を使って医療診断を良くしたい医療関係者 ・機械学習の応用に興味がある学習者３点目なのですが、この講義では機械学習の応用上重要になること（不均衡データの扱いや評価指標など）をかなりしっかりやるので、医療そのものに興味がないけれども機械学習の応用に興味がある人にも役に立つような気がしています。 前提知識本講義では医療用画像データ（胸部X線、脳のMRI）を使用するので、最低限の画像認