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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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技術的な

ツールフォーマーと独学でツールを使用する人

Toolformer は 2023 Meta AI メソッドで、言語モデルが電卓や検索エンジンなどの外部ツールをいつどのように呼び出すかを学習できるようにします。

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技術的な

Voyager Minecraft エージェントとスキル ライブラリ

コードを記述し、再利用可能なスキルを保存し、勾配更新なしで生涯学習を通じて改善する Minecraft AI エージェントである Voyager の仕組みを学びましょう。

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技術的な

生成エージェントと模擬社会

生成エージェントは、信頼できる人間のように記憶、計画、反応する言語モデルを利用した AI キャラクターです。

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技術的な

エピソード的および意味論的なエージェントの記憶

AI エージェントには 2 種類の長期記憶が必要です。特定の過去の出来事に関するエピソード記憶と、一般的な事実に関する意味記憶です。

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技術的な

隠れマルコフモデル

隠れマルコフ モデルは、直接見ることのできない隠れた状態を通過し、途中で観察可能な出力を生成するシステムを記述します。

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ガウス過程

ガウス プロセスは、不確実性推定が組み込まれた関数をモデル化する柔軟でノンパラメトリックな方法です。

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Qラーニング

Q-Learning は、試行を通じて各動きの価値を徐々に学習することで、どのアクションが最も効果的かをエージェントに教える強化学習アルゴリズムです。

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俳優と批評家の手法

Actor-Critic メソッドでは、アクションを選択する「俳優」と、そのアクションがどれほど良かったかを判断する「批評家」という 2 人の学習者を組み合わせます。

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技術的な

モンテカルロツリー検索

モンテカルロ ツリー検索 (MCTS) は、検索ツリーを選択的に構築し、多くの可能性のある将来をシミュレートすることによって最善の手を決定する計画アルゴリズムです。

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技術的な

Adam とアダプティブ オプティマイザー

Adam は、最新のニューラル ネットワークの背後にある主力オプティマイザーであり、パラメータごとに個別の学習率を自動的に調整します。

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技術的な

学習率のスケジューリング

学習率スケジュールは、トレーニング中にステップ サイズを固定するのではなく変更します。

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技術的な

レイヤーの正規化

レイヤー正規化は、平均と単位分散がゼロになるように、個々の例内のアクティベーションを再スケーリングすることでトレーニングを安定させます。

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