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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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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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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

シーケンスモデルにおける教師の強制

教師強制は、モデル自身の推測ではなく、前の真のトークンが次の入力として供給されるシーケンス モデルのトレーニング トリックです。

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スケジュールされたサンプリングと露出バイアス

露出バイアスは、完全なプレフィックスのみでトレーニングされたモデルが、推論上、それ自体の不完全な出力を条件付けする必要がある場合に生じるギャップです。

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アンバランス検出のための焦点損失

焦点損失は、検出器が困難でまれな例に焦点を合わせられるように、簡単な例の重みを下げる修正された損失関数です。

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テスト時の拡張

テスト時拡張 (TTA) は、同じ入力のいくつかの変更されたバージョンでトレーニングされたモデルを実行し、予測を平均します。

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ネガティブサンプリングとノイズ対比推定

ネガティブ サンプリングとノイズ対比推定 (NCE) は、コストのかかる完全なソフトマックスを計算することなく、モデルが膨大な語彙を学習できるようにするトリックです。

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InfoNCE と SimCLR の目的

InfoNCE は、埋め込み空間内で一致するペアをまとめ、不一致のペアを押し離すことをモデルに教える対照的な損失です。

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確率的重み平均

確率的重み平均 (SWA) は、最終的な重みを保持するのではなく、トレーニング後半のいくつかのポイントからモデルの重みの単純な平均を取得します。

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Lookahead と Lion オプティマイザー

Lookahead と Lion は、ニューラル ネットワークの最適化を現代風にアレンジしたものです。

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Mixup と CutMix の拡張

Mixup と CutMix は、2 つの画像とそのラベルをブレンドすることで新しいトレーニング サンプルを作成するデータ拡張メソッドです。

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オンラインおよびハードネガティブマイニング

ハード ネガティブ マイニングでは、モデルがすでに取得している簡単な例に労力を浪費するのではなく、最も有益で区別が難しい例を選択してトレーニングします。

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カプセルネットワーク

カプセル ネットワークは、ニューロンを「カプセル」にグループ化し、フィーチャが存在するかどうかとそのポーズの両方をエンコードするベクトルを出力するニューラル アーキテクチャです。

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エコーステートネットワークとリザーバーコンピューティング

リザーバー コンピューティングは、リカレント ネットワークをトレーニングするための賢い近道です。ランダムに接続された大規模なニューロンの「リザーバー」を固定したままにし、トレーニングのみを行います。

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