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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

細分化されたプレフィルおよびデコード サービング

大規模な言語モデルの推論を 2 つの異なるフェーズ (プリフィルとデコード) に分割し、それらを GPU の異なるプールで実行するサービング アーキテクチャ。

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技術的な

LLM 推論ルーティングとロード バランシング

どのモデル レプリカ、GPU、バックエンドが各受信 LLM リクエストを処理するかを決定する制御層と、単一のサーバーが存在しないようにトラフィックを分散する方法を決定します。

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技術的な

大規模モデルのテンソル並列処理

単一のニューラル ネットワーク レイヤー内の計算を複数の GPU に分割して、1 つのデバイスには大きすぎるモデルを実行できるようにする方法。

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エージェント ループにおける内省

内省により、AI エージェントはタスクの途中で自身の出力とアクションを批評し、その批評に基づいて修正することができます。

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思考の木の推論

Tree-of-Thought を使用すると、モデルは 1 つの思考に固執するのではなく、木の枝のように多くの推論パスを並行して探索できます。

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技術的な

思考グラフによる推論

思考のグラフは、思考が分岐するだけでなく、自由に結合、ループ、接続できるネットワークとして推論をモデル化します。

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技術的な

クラスの不均衡とリサンプリング

クラスの不均衡とは、1 つの結果が別の結果を大幅に上回る場合です。たとえば、99.9% の正当なトランザクションと 0 のトランザクションです。

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技術的な

オートエンコーダー

オートエンコーダーは、データをコンパクトなコードに圧縮して再構築することを学習し、ネットワークに最も多くのものだけをキャプチャさせるニューラル ネットワークです。

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技術的な

シャムネットワークとトリプレット損失

シャム ネットワークは、2 つ以上の同一の重み共有ブランチを使用して、2 つの入力をそれぞれ分類するのではなく、どの程度類似しているかを学習します。

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技術的な

マルチタスク学習

マルチタスク学習では、1 つのモデルが複数の関連タスクを同時に実行できるようにトレーニングし、それらのタスク間で内部表現を共有します。

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技術的な

等角予測

等角予測は、任意のモデルをラップして、90% などの選択された確率で真の答えが含まれることが保証されるセットまたは区間を出力します。

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技術的な

確率の校正

キャリブレーションとは、モデルで指定された確率が現実と一致することを意味します。70% と表示されている場合、イベントは約 70% の確率で発生するはずです。

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