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。
無料のAIライブラリ
1019 平易な英語のガイド、構造化された学習パス、オープン ライブラリ - 独立した 501(c)(3) 非営利団体によって構築され、誰でも最新の AI を理解できるようになります。
ここから始めましょう
各コースには、明示的な成果、マッピングされたコンピテンシー、練習アクティビティ、および適用されたキャップストーンが含まれています。
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。
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。
職場のユースケースを評価し、安全なパイロットを実施し、価値を測定し、責任を持って変更を伝えます。
権利、公平性、ガバナンス、安全性、公益の成果を通じて AI システムを分析します。
実践的なシステム設計を通じて、言語モデル、取得、エージェント、評価、コスト、展開の安全策を理解します。
トピックトラック
気になるエリアに飛び込んでみましょう。すべてのトラックには複数のわかりやすい英語のガイドが付いています。
フルライブラリ
1019 の 1019 ガイドが表示されます。トラックでフィルタリングするか、上で検索してください。
人工知能 (AI) は、パターンの認識、言語の理解、計画などのタスクを実行するコンピューター システムを構築する分野です。
基本機械学習システムは、データとトレーニング目標を使用してモデルを調整することによって学習します。
基本ニューラル ネットワークは、調整可能なパラメーターを備えた接続された数学的演算で構成される機械学習モデルです。
基本ディープラーニングは、複数の層を持つニューラル ネットワークを使用してデータの表現を学習する機械学習の分野です。
基本AI トレーニングは、例と学習目標を使用して機械学習モデルを調整するプロセスです。
基本推論とは、トレーニングされたモデルを使用して、新しい入力から出力を生成することです。
基本データは、機械学習システムが学習または処理する記録された情報です。
基本機械学習モデルは、構造と学習されたパラメーターを使用して入力を出力にマッピングする数学的システムです。
言語AI大規模言語モデル (LLM) は、多くの場合、コンテキストからトークンを予測することによって、言語のパターンを処理するようにトレーニングされたモデルです。
言語AI自然言語処理 (NLP) は、人間の言語を操作するシステムの研究およびエンジニアリングです。
言語AIトランスフォーマーは、注意を使用してシーケンス全体の情報を結合するニューラル ネットワーク アーキテクチャです。
言語AIプロンプト エンジニアリングとは、AI モデルの命令とコンテキストを設計およびテストする実践です。
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