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ビジュアルAI ガイド永久無料。

133 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。

133無料ガイド
1トピックトラック
~2 minガイドごと
~4h読書時間

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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

トラックごとに閲覧する

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

133 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。

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光学式文字認識

光学式文字認識 (OCR) は、テキストの画像 (スキャンした文書、看板の写真、PDF) を機械可読で編集可能なテキストに変換します。

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オプティカル フロー

オプティカル フローは、連続するビデオ フレーム間で各ピクセルがどのように移動するかを推定し、動きベクトルの密なマップを生成します。

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単眼の深さの推定

単眼の深度推定は、すべてのピクセルが 1 枚の通常の写真からどれだけ離れているかを予測します。ステレオ カメラ、LIDAR、深度センサーは必要ありません。

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潜在拡散モデル

潜在拡散モデルは、生のピクセルではなく圧縮された潜在空間で拡散プロセスを実行することで画像を生成し、計算コストを削減します。

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コントロールネット

ControlNet は、画像生成モデルに正確な構造制御を提供し、エッジ、ポーズ、深度マップ、または落書きを使用して出力を制御できるアドオンです。

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分類子を使用しないガイダンス

分類子を使用しないガイダンスは、多様性を引き換えに、より強力な準拠性を得ることで、拡散モデルを実際にプロンプトに従わせる手法です。

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ビジュアルスラム

Visual SLAM を使用すると、移動するカメラが未知の空間のマップを構築し、同時にそのマップ内の自身の位置を追跡できます。

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Sora とテキストからビデオへの変換

Sora は、書かれたプロンプトを短い高解像度のビデオ クリップに変換する OpenAI のテキストからビデオへのモデルです。

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ビデオ普及モデル

ビデオ拡散モデルは、ランダムなノイズを徐々にコヒーレントなフレームに変換することで動画を生成し、拡散のアイデアを写真から時間へと拡張します。

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テキストから 3D への生成

テキストから 3D への生成により、「ヴィンテージの革張りの肘掛け椅子」のような書かれたプロンプトが、回転したり、照明を当てたり、ゲームやシーンにドロップできる完全な 3D モデルに変換されます。

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微分可能なレンダリング

微分可能レンダリングにより、3D シーンを 2D イメージに変換するプロセスが完全に微分可能になるため、レンダリングされたピクセルから勾配を計算できます。

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U-Net アーキテクチャ

U-Net は、「U」の形をした畳み込みニューラル ネットワークで、ピクセル精度の出力の生成に優れており、元々は生物医学画像のセグメンテーション用でした。

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