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
セルフプレイの微調整
セルフプレイ微調整は、モデルを自身の過去の出力と競合させたり、そこから学習させたりして、独自のトレーニング信号を生成することでモデルを改善します。
基本テスト時トレーニング
テスト時トレーニング (TTT) を使用すると、モデルはトレーニング後にフリーズしたままではなく、予測を行った瞬間に新しい入力ごとに学習を続けることができます。
基本グロッキングと遅れた一般化
グロッキングとは、ニューラル ネットワークが最初にトレーニング データを記憶し、長期間ほぼゼロの検証精度に留まり、その後…
基本過学習と過小学習
過学習とは、モデルがトレーニング データを記憶し、新しい例で失敗することです。アンダーフィッティングとは、単純すぎて実際のパターンを捉えることができない場合です。
基本正則化
正則化は、モデルを意図的に制約し、トレーニング セットを記憶する代わりに新しいデータに一般化する一連の手法です。
基本バックプロパゲーション
バックプロパゲーションは、各重みが誤差にどの程度寄与したかを効率的に計算することで、ニューラル ネットワークがその間違いから学習できるようにするアルゴリズムです。
基本勾配降下法
勾配降下法は、実際にモデルの重みを一度に 1 つずつ小さなステップで誤差を低くする方向に下降させる最適化方法です。
基本損失関数
損失関数は、予測がどの程度間違っているかをモデルに伝える単一の数値であり、漠然とした目標を数学で最適化できるものに変えます。
基本アクティベーション関数
活性化関数は各ニューロン内の小さな非線形ゲートであり、ニューラル ネットワークが単なる直線ではなく複雑な曲線パターンを学習できるようにします。
基本畳み込みニューラル ネットワーク
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、画像を理解するための主力アーキテクチャです。
基本リカレント ニューラル ネットワーク
リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) は、テキスト、音声、時系列などのシーケンスを処理するために構築されています。
基本敵対的生成ネットワーク
Generative Adversarial Network (GAN) は、2 つのニューラル ネットワークを競争させることで、現実的な新しいデータを作成します。
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