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177 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。

177無料ガイド
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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

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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

フルライブラリ

すべてのガイド

177 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。

技術的な

知識の蒸留

知識の蒸留は、大規模で正確な「教師」モデルを模倣するように小規模な「生徒」モデルをトレーニングします。

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技術的な

専門家の混合

Mixture of Experts (MoE) は、ネットワークを多くの特殊なサブネットワークに分割し、入力ごとに少数のサブネットワークのみをアクティブにするモデル設計です。

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技術的な

モデルの量子化

モデルの量子化では、数値をより少ないビットで保存することでニューラル ネットワークが縮小されるため、同じモデルがより高速に、より小型のハードウェアで実行されます。

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技術的な

フェデレーテッド ラーニング

フェデレーテッド ラーニングは、生データを 1 か所に収集することなく、多くのデバイスや組織にわたって共有モデルをトレーニングします。

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技術的な

FP8 および低精度フォーマット

FP8 は、AI モデルが重みを保存し、標準の 32 ビット数値の 4 分の 1 のメモリを使用して計算を実行できる 8 ビット浮動小数点数形式です。

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技術的な

PagedAttendant と vLLM

PagedAttendance は、言語モデルのアテンション キャッシュを 1 つの大きな連続したチャンクではなく、再利用可能な小さなブロックに保存するメモリ管理手法です。

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技術的な

連続バッチ処理

連続バッチ処理は、固定バッチ全体を待つのではなく、実行中のバッチに対してトークンごとにリクエストを追加および削除する処理手法です。

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技術的な

差分プライバシー

差分プライバシーは、データセットを分析することで、単一の個人のデータが含まれているかどうかを隠しながら、有用なパターンを明らかにするという数学的保証です。

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技術的な

ML ワークロードのための Kubernetes

Kubernetes は、マシンのクラスター全体でコンテナ化されたプログラムを自動的にスケジュール、スケーリング、再起動するオープンソース システムです。

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機能ストア

特徴ストアは、機械学習モデルが消費する入力変数 (特徴) を計算、保存、提供する中央システムです。

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技術的な

モデルレジストリ

モデル レジストリは、トレーニングされた機械学習モデルのバージョン管理されたカタログであり、各バージョンの系統、メトリクス、展開段階を追跡します。

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技術的な

サイバーセキュリティ運用における AI

AI は、セキュリティ チームが数十億のイベントをふるいにかけて人間が見逃す攻撃を特定するのに役立ち、自動的に対応することが増えています。

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