01
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
基本 ガイド永久無料。
84 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。
84無料ガイド
1トピックトラック
~2 minガイドごと
~3h読書時間
ここから始めましょう
5 成果ベースのコース
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。
02
責任あるAIユーザー
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。
03
働くAI
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。
04
AI政策と社会
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。
05
AI システムによる構築
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
トラックごとに閲覧する
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。
基本中心となる概念: AI が高レベルでどのように機能するか。84 ガイド 言語AILLM、NLP、ChatGPT、プロンプト、およびテキストの理解。155 ガイド ビジュアルAI画像生成、コンピュータビジョン、ビデオ、デザイン。133 ガイド オーディオAI音声、音楽、ポッドキャスティング、オーディオファースト AI。117 ガイド 企業OpenAI、Anthropic、Google、Meta などのプロファイル。121 ガイド アプリケーションAI がコーディング、検索、エージェント、日常生活にどのように現れるか。111 ガイド 産業ヘルスケア、金融、教育、エネルギーなどにおける AI。91 ガイド 技術的なチップ、微調整、RAG、ベクター、AI インフラストラクチャ。177 ガイド 社会偏見、プライバシー、著作権、安全性、そして AI の未来。30 ガイド
フルライブラリ
すべてのガイド
84 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。
基本
勢いのある確率的勾配降下法
モメンタムは、過去の勾配の移動平均を蓄積する勾配降下法への微調整であり、最適化が谷間をより速く進み、減衰します。
基本ネステロフ加速勾配
Nesterov Accelerated Gradient (NAG) は、勾配を計算する前に前方を覗いて修正的な先読みを行う、よりスマートな形式の運動量です。
基本トリプレット損失と計量学習
三重項損失は、埋め込み空間内で似たアイテムを近くに配置し、異なるアイテムを遠くに配置するようにニューラル ネットワークに教えます。
基本ラベルのスムージング
ラベル スムージングは、難しいワンホット トレーニング ターゲットを和らげる単純な正則化トリックであり、正解の可能性は非常に高いが 100 ではないことをモデルに伝えます。
基本長短期記憶細胞
長短期記憶 (LSTM) セルは、長いシーケンスにわたる情報を記憶するために構築された特別な種類のリカレント ニューラル ネットワーク ユニットです。
基本K 平均法クラスタリング
K-Means は、クラスター中心を見つけてデータを K グループに自動的に分類する教師なしアルゴリズムです。
基本K最近傍法
K 最近傍 (KNN) は、K 個の最も近い例を調べて多数決を取ることによって、新しいデータ ポイントを分類します。
基本ロジスティック回帰
ロジスティック回帰では、重み付けされた合計を S 字型の曲線で押しつぶすことによって、何かがスパムであるかどうかなどのクラスに属する確率を予測します。
基本単純ベイズ分類器
Naive Bayes は、クラスが与えられたすべての特徴が独立していると仮定するベイズの定理に基づいて構築された高速な確率的分類器です。
基本ROC 曲線と AUC
ROC 曲線は、分類器がすべての可能な決定しきい値にわたって 2 つのクラスをどの程度適切に分離するかをプロットし、AUC はその曲線全体を 1 つの数値に圧縮します。
基本混同行列
混同行列は、分類子の予測をクラスごとに正しい数と誤った数に分類する単純なテーブルです。
基本バイアスと分散のトレードオフ
バイアスと分散のトレードオフは、モデルが単純すぎたり複雑すぎたりすることによって失敗する理由を説明します。
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