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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。

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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。

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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

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すべてのガイド

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。

言語AI

Word2Vec Skip-Gram と CBOW

Word2Vec は Google による 2013 年の技術で、隣接する単語から単語を予測することで密な単語ベクトルを学習し、言語を幾何学に変換します。

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GloVe グローバル ベクトル

GloVe (Global Vectors for Word Representation) は、2014 年のスタンフォード大学の埋め込み手法であり、世界中のグローバルな共起数から直接単語ベクトルを学習します。

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FastText サブワード埋め込み

FastText は 2016 年の Facebook AI メソッドで、各単語を文字 N グラムのバッグとして表現するため、一度も見たことのない単語でもベクトルを構築できます。

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ELMo コンテキスト埋め込み

ELMo (Embeddings from Language Models) は 2018 年の画期的な技術で、各単語にその文によって形作られた表現を与えたので、「川岸」の「銀行」は異なります…

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マトリョーシカ表現の埋め込み

マトリョーシカ表現学習 (MRL) は、最も重要な情報が最初の次元に詰め込まれるように埋め込みをトレーニングし、長いデータを切り詰めることができます。

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ColBERT とマルチベクトル検索

ColBERT は、各ドキュメントとクエリを 1 つではなく多数のトークン レベルのベクトルとして表し、すべてのクエリ トークンを最適なものと照合することで関連性をスコア付けします。

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選挙区の解析

Constituency 解析では、文を名詞句や動詞句などの入れ子の句に分割し、その文法構造をツリーとして明らかにします。

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見出し語化とステミング

ステミングと見出し語化はどちらも単語を基本形式に縮小するため、「running」、「ran」、「runs」を 1 つの概念として扱うことができます。

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TF-IDF および Bag-of-Words モデル

Bag-of-Words は、順序を無視してテキストを単語数に変換し、TF-IDF はそれらの単語数を重み付けするため、一般的な単語よりも珍しい単語の方が重要になります。

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クロスエンコーダーとバイエンコーダー

ニューラル モデルがテキストを比較する 2 つの方法: バイ エンコーダーは高速検索のために各部分を個別に埋め込みますが、クロス エンコーダーは両方のテキストを一緒に読み取り、より高度な検索を実現します。

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抽象的な要約と抽出的な要約

テキストを縮小するための 2 つの戦略: 抽出的要約では最も重要な文をそのままコピーし、抽象的要約では新しい文章を書き込みます。

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数学的推論のプロセス監視

プロセス監視は、最終的な答えだけでなく、一連の推論におけるすべての正しいステップに対してモデルに報酬を与えます。

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