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
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。
ここから始めましょう
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
フルライブラリ
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。
新規ビュー合成では、実際に撮影されたことのない視点からのシーンのフォトリアリスティックな画像が生成されます。
ビジュアルAIMuse は、Google のテキストから画像へのモデルであり、マスクされた画像トークンを一度に入力することで画像を生成するため、段階的に行うよりもはるかに高速になります…
ビジュアルAIParti (Pathways Autoregressive Text-to-Image) は、言語モデルが文章を書く方法と同じように画像を生成します。一度に 1 つの画像トークンを生成し、次の画像トークンを予測します。
ビジュアルAIImagen 2 は、Google のフォトリアリスティックな拡散ベースのテキストから画像へのモデルであり、その出力が人々が実際に望むものによりよく一致するように報酬調整によって洗練されています。
ビジュアルAILaMa (Large Mask inpainting) は、穴が大きい場合でも、画像の欠落または削除された領域をきれいに埋める高速かつ軽量のニューラル ネットワークです。
ビジュアルAIStable Video Diffusion (SVD) は、単一の静止画像を短く滑らかに動くビデオ クリップに変換する Stability AI のオープン基盤モデルです。
ビジュアルAILumiere は、Google Research によるテキストからビデオへの拡散モデルであり、時空 U-Net を使用してビデオ クリップ全体を一度に生成します。
ビジュアルAIMip-NeRF は、異なる距離または解像度でシーンをレンダリングするときにオリジナルの NeRF を悩ませていたぼやけたギザギザのアーティファクトを修正します。
ビジュアルAIPlenoxels は、ニューラル ネットワークをまったく使用せずに、色を格納するボクセルのグリッドだけで、NeRF 品質の結果で 3D シーンを再構築できることを示しました。
ビジュアルAIDUSt3R は、既知のカメラ位置やキャリブレーションを必要とせずに、数枚の通常の写真から高密度の 3D ジオメトリを再構築します。
ビジュアルAITune-A-Video は、単一のビデオ上で事前トレーニングされたテキストから画像への拡散モデルを微調整し、新しいテキスト プロンプトからそのクリップを再編集できるようにします。
ビジュアルAIDreamFusion は、2D 画像拡散モデルを批評家として使用し、3D データでトレーニングすることはなく、テキストから 3D オブジェクトを生成します。
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