01
AI 基盤
AI とは何か、システムがどのように学習し、どこで失敗するか、誇大広告なしに主張を判断する方法を理解します。
無料のAIライブラリ
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。
02
責任あるAIユーザー
プライバシーを保護し、出力をチェックし、人間の責任を守りながら、AI を生産的に使用します。
03
働くAI
職場のユースケースを評価し、安全なパイロットを実施し、価値を測定し、責任を持って変更を伝えます。
04
AI政策と社会
権利、公平性、ガバナンス、安全性、公益の成果を通じて AI システムを分析します。
05
AI システムによる構築
実践的なシステム設計を通じて、言語モデル、取得、エージェント、評価、コスト、展開の安全策を理解します。
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。
ビジュアルAI
ビデオの理解
Video understanding analyzes visual and sometimes audio information across time.
ビジュアルAIマルチモーダル検索
マルチモーダル検索は、テキスト、画像、音声、ビデオなどの形式にわたって情報を取得します。
ビジュアルAIドキュメントAI
Document AI extracts and interprets information from files such as forms, reports, invoices, and scanned pages.
ビジュアルAIワッサースタイン GAN
Wasserstein GAN (WGAN) は、元の最小-最大損失の代わりに Wasserstein 距離を使用する GAN トレーニング目標を再設計したものです。
ビジュアルAI条件付き GAN
条件付き GAN (cGAN) は、クラス ラベルやテキストなどの追加情報をジェネレーターとディスクリミネーターの両方にフィードすることで、通常の GAN を拡張します。
ビジュアルAIPix2Pix 画像から画像への変換
Pix2Pix は、スケッチを写真に変換したり、地図を航空写真に変換したりするなど、あるタイプの画像を別のタイプの画像に変換する方法を学習する条件付き GAN です。
ビジュアルAI画像の色付け
画像のカラー化では、AI を使用して、白黒写真やフィルムにもっともらしくリアルな色を追加します。
ビジュアルAI動きから見た構造
Structure from Motion (SfM) は、さまざまな視点から撮影された重複する 2D 写真のセットから 3D シーンのジオメトリとカメラの位置を再構築します。
ビジュアルAIマルチビューステレオ
マルチビュー ステレオ (MVS) は、シーンのキャリブレーション済みの写真を多数撮影し、ほぼすべてのピクセルで深さを推定することによって高密度の 3D 再構成を生成します。
ビジュアルAIDDPM および DDIM サンプラー
DDPM と DDIM は、拡散モデルの逆のプロセスを実行する 2 つの方法で、ランダム ノイズを段階的に画像に変換します。
ビジュアルAIスコアベースの生成モデル
スコアベースの生成モデルは、データ分布の勾配、つまりノイズの多いサンプルをより本物のように見せる方向を学習することによってデータを作成します。
ビジュアルAIフレシェ開始距離
フレシェ インセプション ディスタンス (FID) は、生成された一連の画像がどれほど現実的で多様であるかを判断するための標準的な指標です。
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