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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。

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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

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

CUDA と GPU プログラミング

CUDA は、GPU 上で実行されるプログラムを作成するための NVIDIA のプラットフォームであり、並列計算のために数千のコアのロックを解除します。

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技術的な

説明可能な AI と SHAP

Explainable AI (XAI) は、モデルの不透明な予測を人間が理解できる理由に変えるためのツールキットです。

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技術的な

機械的な解釈可能性

機械的解釈可能性は、ニューラル ネットワークの内部計算を人間が理解できるアルゴリズムにリバース エンジニアリングする取り組みです。

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技術的な

敵対的な例と堅牢性

敵対的な例は、モデルが自信を持って間違った予測を行う原因となる、小さな、多くの場合知覚できない変化によって乱される入力です。

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技術的な

データの並列処理

データ並列処理では、1 つのモデルを多くの GPU にレプリケートし、各 GPU がデータ バッチの異なるスライスを処理することで、より高速にトレーニングします。

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技術的な

モデルとパイプラインの並列処理

モデルが大きすぎて 1 つの GPU に収まらない場合、モデルとパイプラインの並列処理によってモデル自体がデバイス間で分割されます。

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技術的な

ZeRO とシャード オプティマイザー

ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) は、オプティマイザーの状態、勾配、重みをシャーディングすることにより、データ並列処理による無駄なメモリの重複を排除します。

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技術的な

実験の追跡

実験追跡とは、すべての機械学習の実行 (コード、データ、ハイパーパラメーター、メトリクス、出力) を体系的に記録する実践です。

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技術的な

機械学習のための CI/CD

機械学習用の CI/CD は、継続的インテグレーションと継続的デリバリーのパイプラインを拡張し、コードだけでなくデータとモデルもカバーします。

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技術的な

カナリアとシャドウのデプロイメント

カナリア デプロイメントとシャドウ デプロイメントは、新しいモデルまたはサービスを運用環境にリリースするための 2 つの低リスク戦略です。

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技術的な

プロンプトキャッシング

プロンプト キャッシュを使用すると、AI モデルは、テキストの繰り返し部分に対して行った計算作業を、毎回再処理するのではなく、再利用できます。

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技術的な

モデルの再ランキング

リランカーは、クエリとの関連性について検索結果の候補リストを再スコアリングする第 2 段階のモデルであり、高速取得後の順序を明確にします。

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