2023年秋学期を前に、私たちは学生自由イニシアチブ（SFI）およびアトランタ大学センター・コンソーシアム（AUCC）と長期的な戦略的パートナーシップを結び、チーフ・サイエンティストであるパトリック・ルーシー博士が講師を務めるバスケットボールの 単位制AI コースを創設し、提供することを発表しました。
バスケットボールは過去10年ほどの間、AI 進歩の最前線にあり、Stats Perform SportVUやAutoStatsのような製品、いくつかの予測モデル、自然言語生成による洞察の自動化など、技術革新の多くを開拓してきたことを考えると、このパートナーシップは論理的なものだった。
このコースは、モーハウス・カレッジ、スペルマン・カレッジ、クラーク・アトランタ大学といったAUCC加盟校のSTEM専攻の学生に、バスケットボールにおけるデータの価値と、人工知能がどのようにその利用を最大化するのか、また、スポーツ界においてデータがどのようにすべてを動かしているのかについて、基本的な理解を深めてもらうことを目的としていた。
「このコースは、スポーツにおけるAI 応用について学ぶだけではありません。このコースは、 スポーツにおけるAIの応用について学ぶだけでは ありません。 ロバート・F・スミスと、Student Freedom Initiativeの会長であり、Vista Equity Partnersの創設者、会長兼CEOであるロバート・F・スミスは語った。「しかし、最も重要なことは、STEM分野で十分な経験を積んでいない地域の人々が、最先端の進化する分野について学ぶ機会を提供することです。
モアハウスのキャンパスで行われたこのコースで、受講生は機械学習、コンピュータvision、大規模言語モデルを学び、データ分析、データビジュアライゼーション、選手評価を実際に体験した。
ルシー博士と学生たちは、WNBAのアトランタ・ドリームが主催するHBCUナイトに参加し、学期を通して教わったことがリアルタイムでどのように応用できるかを目の当たりにした。
Carl Mergeleまた、Stats PerformCEOであるカール・Stats Perform氏もゲスト講師として授業に参加し、業界に関する知識を伝授するとともに、労働力の多様性を高め、人材パイプラインを構築することの重要性を説いた。
バスケットボールAI パイオニア講座」第1回を振り返って
バスケットボールAI コースの学生、ラミア・カリーと チャビエル・マクダニエルを紹介しよう。モアハウスで4年生になるラミアはコンピューターサイエンスを専攻し、AIキャリアを追求しようとしている。一方、チャビエルは数学と物理学をダブル専攻し、航空業界を目指す。
コース終了後、私たちは2人と面談し、彼らが何を学び、AutoStatsのデータと大規模な言語モデルを使用してチャットボットを作成する最終プロジェクトの成果をより深く理解しました。
以下はインタビューのハイライトである。
秋に行ったバスケットボールのAI コースで、AI 以前は理解できなかったことを理解しましたか？
このコースの前に、私たちは大規模言語モデル（LLM）、ChatGPTを活用して会話エージェントになり、コード生成を支援したり、魅力的なストーリーを作ったりすることを中心にした先見的なアイデアを持っていました。
このクラスに参加する前は、データを処理して予測に活用する際のAI 内部構造について包括的な理解が不足していました。今では、ChatGPTのような大規模な言語モデルを用いて、データを適切に分類し、図表や応答性の高いフィードバック・メカニズムを通じて明瞭さと簡潔さを確保するための洞察を得ることができました。すべてのデータが同じように価値があるわけではないことを理解し、情報を選別する効果的な戦略を学び、AI意思決定の精度を高めています。
コースのどのような点が楽しかったですか？
ラミア コンピューター・vision ビジュアライゼーションの領域に飛び込むのが特に楽しかったです。このクラスでは、アノテーションやコンピュータvisionトピックに加え、データをよりよく視覚化するためのグラフの使用など、他の領域におけるAI 知識を深めることができました。私たちが使用したインタラクティブなGoogle Colabsは、これらの概念を適用するための優れたプラットフォームを提供してくれました。データサイエンティストであるルシー博士の授業でこれらのリソースを活用することで、自分自身のツールを構築するための有用なガイドとともに、この世界へのエキサイティングな旅ができました。仲間と協力しながら、有用で実践的な知識を身につけることができました。
チャビエル コースの中で本当に興奮したのは、LLMとコンピューターvision セクションです。LLM（ラージ・ランゲージ・モデルの略で、カジュアルな言い方をすれば「大規模言語モデル」）はとても楽しかった。昨年の夏、個人的なプロジェクト（AI ストーリーテラー／ブックライターなど）として、私はChat GPTに深く潜り込み、その可能性を完全に解き明かし、プロのようにLLMを使う方法を見つけたいと思いました。このコースは、これらの言語モデルの背後にある内部構造をさらに理解するための完璧なタイミングでした。そして、コンピューター・vision 部分です。このコースは、AI導入した航空機を作るという私の目標に完璧に合致している。コンピューター・vision 、私の夢の航空機を実現するための秘伝のソースのようなものだ。これらの断片がどのように組み合わされていくかを見るのは、とても魅力的なことだよ。
コースの最終プロジェクトでは、AutoStatsのデータとLLMモデルを使ってチャットボットを作成するよう求められました。作成したチャットボットについて教えてください。
私たちのチャットボットは、他でもない伝説のチャールズ・バークレーの紛れもないセンスをチャネリングしました。私たちはこの最先端の言語モデルをStats PerformAutoStatsデータをふるいにかけるために改良し、会話形式でフレンドリーなダイアログを提供して、選手の分析と比較を支援します。このチャットボットは、あなたの個人的なバスケットボールGMアシスタントの役割を果たし、AutoStatsのドラフトデータ、ボックススコア、コンセンサスを深く掘り下げて、あなたの選んだ選手の情報を提供します。スラムダンクのような情報を、唯一無二のチャールズ・バークレーのエッセンスを取り入れたスタイルで提供し、あなたのスポーツブログ体験を真に魅力的で洞察に満ちたバスケットボール分析の世界への旅にします。
最終課題の一環として、ある選手の具体的な分析も求められました。あなたはどの選手を分析し、彼についてどのような興味深い点を見つけましたか？
そこで今回は、ギリシャ系ナイジェリア人のセンセーションであり、強豪ジャイアニスの弟でもあるコスタス・アンテトクンポという男、神話について語ろう。AutoStatsのデータを掘り下げていくと、このフォワードに関する興味深いナゲットがいくつか見つかった。ショットブロックの巧みさと、コンバージョンへのスムーズな移行で知られるコスタスは、私たちの目を引いた。攻撃力に関しては、彼はモー・バンバ、ジャレッド・ヴァンダービルト、レイ・スポルディングと歩調を合わせて踊っている。さて、我々のチャットボットは、彼のNBAキャリアの立ち位置を反映し、我々のデータから彼をランキング60位に放り込んだ。この順位は、オフェンス調整リバウンドの強さ、ターンオーバーパーセンテージのほぼ100パーセンタイルランキング、コンテスト3ポイント防御率の弱さなど、多くの統計的要因に基づいている。ギリシャでの脛骨骨折により、デイトン大学での最初のシーズンを棒に振ったのだ。
彼らの最終プロジェクトとその結果、そしてラミアとチャビエルの将来についてのより詳細な説明を含む、インタビュー全文はこちらをご覧ください、 こちら.
ラミアと同級生のノーブル・ケンプ、ジョン・ジャクソン、アイザイア・ウインブッシュ、ロニー・キプロノ、アミール・ハリスは、8週間のサマー・インターンシップ・プログラムに参加し、モーハウスの学生6人は、当社の人工知能チームと一緒に働く実体験をした。
プログラム中、学生インターンたちは、ルシー博士、Carl Mergeleエリザベス・カトリゼネラル・カウンセル兼チーフ・ピープル・オフィサーの Mike Perez最高執行責任者のマイク・ペレスとともにアトランタで夕食会を開いた。
新学年、新章
2023年秋の成功に続き、ルシー博士は2024年秋に再びキャンパスに戻り、スポーツのAI コースを開講する。
マイケル・ルイスの著書『マネーボール』の中心的テーマである、パフォーマンスを客観的に測定し、意思決定を強化するために、スポーツ組織がデータと分析を活用し始めたのは、ほとんどのビジネスと同様、ここ数十年のことだ。現在、組織は競合他社よりも優位に立つために、空間的な位置やボール追跡データのような、より詳細なデータソースに注目しています。
コース終了時には、学生はAI 主要な概念と、スポーツの現場に適用した場合に何ができ、何ができないかについて、一般的な理解を深めているはずだ。ルシー博士は、各講義を通して、受講生にAI 研究を続ける意欲を喚起し、新たな分野での仕事に備えてもらうことを目指している。
「このコースの価値提案は、スポーツ界にデータサイエンティストを増やすことではありません。
4月3日、ルシー博士は、DEIと従業員開発のディレクターであるジョナサン・テレズとデータアナリストのイサベル・ゴンザレス・リコとともに、モアハウスのキャンパスで、スポーツにおけるAI コースのプロモーションを行った。チームはジュニアとシニアのコンピュータ・サイエンス・セミナーに出席し、この機会について詳しく説明し、スポーツにおけるデータの活用と実装の方法と理由を垣間見ました。
イサベルとジョナサンは、入学希望者との面談に加え、マイノリティ教育機関コンピュータサイエンス学部協会（The Association of Computer Science Departments at Minority Institutions (ADMI)）でキャリアブースを主催し、マイノリティ教育機関の学生や教員と面談し、Stats Perform得られる機会について話し合いました。また、前回のバスケットボールのAI コースの学生とも会う機会があり、彼らが最終プロジェクトのチャットボットを会議の参加者に発表するのを見ることができました。
