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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
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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。

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

普及モデル

拡散モデルは、ノイズ プロセスを逆転することを学習して画像を生成し、ランダムな静的画像を段階的に詳細な画像に変換します。

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基本

数回の学習

フューショット学習とは、数千の例ではなく、ほんの一握りの例から新しいタスクを学習する機能です。

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基本

埋め込み

埋め込みは、単語、画像、またはその他のデータを数値 (ベクトル) のリストに変換し、類似したものが高次元空間内で近くに配置されるようにします。

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基本

トークン化

トークン化は、テキストをトークンと呼ばれる小さな部分に切り分けるステップです。トークンは、言語モデルが実際に読み取って予測する単位です。

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基本

特徴量エンジニアリング

特徴エンジニアリングは、生データをモデルの学習に役立つ情報入力 (特徴) に変換する技術です。

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基本

デシジョン ツリーとランダム フォレスト

デシジョン ツリーは、フローチャートのように、一連の単純な「はい/いいえ」の質問をすることによって予測を行います。

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基本

サポートベクターマシン

サポート ベクター マシン (SVM) は、2 つのグループ間に可能な限り広い境界を引くことで 2 つのグループを分離する古典的なアルゴリズムです。

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基本

次元削減

次元削減により、重要な構造を維持しながら、多くの列 (特徴) のデータが少数に縮小されます。

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基本

転移学習

転移学習では、大規模なデータセットですでにトレーニングされたモデルを再利用し、それを新しい関連タスクに適応させます。

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基本

自己教師あり学習

自己教師あり学習では、答えがデータ自体の中に隠されているタスクを発明することにより、ラベルのないデータでモデルをトレーニングします。

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基本

半教師あり学習

半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータのプールでトレーニングします。

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基本

異常検出

異常検出は、通常のパターンから大きく逸脱したデータ ポイントにフラグを立てるようにマシンを教育することです。

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