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
155 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
155 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。
Direct Preference Optimization (DPO) は、別の報酬モデルをトレーニングしたり実行したりせずに、言語モデルを人間の好みに合わせる方法です。
言語AI報酬モデルは、AI の応答がどの程度優れているかを予測するように訓練されたニューラル ネットワークであり、人間の判断の自動化された代役として機能します。
言語AIProximal Policy Optimization (PPO) は、人間のフィードバックからの言語モデルの微調整に最も関連した強化学習アルゴリズムです。
言語AIビーム検索は、1 つに貪欲にコミットするのではなく、各ステップで最も有望な部分シーケンスをいくつか保持するデコード戦略です。
言語AINucleus (top-p) および top-k サンプリングは、選択できるトークンを制限することにより、テキスト生成に制御されたランダム性を追加するデコード方法です。
言語AIマスクされた言語モデリングは、左右両方の周囲のコンテキスト全体を使用して、意図的に隠された単語を埋めるように AI に学習させます。
言語AI次のトークンの予測は、GPT スタイル モデルの背後にある一見単純な目的です。これまでのすべてを考慮して、テキストの次の部分を推測します。
言語AIシーケンスツーシーケンス モデルは、文の翻訳や文書の要約のように、あるシーケンスを異なる長さのシーケンスにマッピングします。
言語AIエンコーダ/デコーダ アーキテクチャは、モデルを 2 つの部分に分割します。1 つは入力を読み取ってリッチな内部表現に圧縮する部分、もう 1 つは…
言語AIクロスアテンションは、あるシーケンスを別のシーケンスに注目させるメカニズムです。テキストを生成するデコーダーは、エンコーダーの入力表現に注意を払うことができます。
言語AI壊滅的な忘却とは、ニューラル ネットワークが新しいタスクを学習し、すでに習得していたタスクを実行する能力を突然失うことです。
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