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1657 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。
- 1657無料ガイド
- 9トピックトラック
- ~3 minガイドごと
- ~74h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。
- 91 ガイド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。探す
- 177 ガイド言語AILLM、NLP、ChatGPT、プロンプト、およびテキストの理解。探す
- 170 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。探す
- 124 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。探す
- 123 ガイド企業OpenAI、Anthropic、Google、Meta などのプロファイル。探す
- 346 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。探す
- 165 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。探す
- 319 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。探す
- 142 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。探す
フルライブラリ
すべてのガイド
1657 の 1657 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Pass@k メトリクスの説明Pass@k is the probability that at least one of k sampled attempts from a model solves a problem, usually checked by running hidden unit tests on generated…4 最小読み取り読む
- 基本ベンチマーク汚染ベンチマークの汚染は、評価ベンチマークからの質問または回答がモデルのトレーニング データに含まれる場合に発生するため、高いスコアが反映される可能性があります。4 最小読み取り読む
- 技術的なSWE ベンチとコーディング エージェントのベンチマークSWE ベンチは、プロジェクト独自のテストに合格するように Python コードベースを編集することで、AI システムが実際の GitHub の問題を解決できるかどうかをテストするベンチマークです。4 最小読み取り読む
- 技術的な迅速なバージョン管理と回帰テストプロンプトのバージョン管理と回帰テストとは、すべてのプロンプトをバージョン管理された成果物として保存し、いつでも評価スイートを自動的に再実行することを意味します。4 最小読み取り読む
- 技術的な継続的な事前トレーニングと微調整事前トレーニングを継続すると、トレーニングを微調整しながら、大量の生のドメイン テキストに対して同じネクスト トークン目標を使用して基本モデルをトレーニングし続けます。4 最小読み取り読む
- 言語AIコンテキストエンジニアリングコンテキスト エンジニアリングは、言語モデルが各ステップで何を認識するかを決定する実践です (命令、取得されたドキュメント、ツールの定義、結果など)。4 最小読み取り読む
- 技術的なコンテキストの圧縮と会話履歴の管理会話履歴管理は、モデルのコンテキスト制限内で長時間のチャットまたはエージェント セッションを維持する一連の手法です。4 最小読み取り読む
- 言語AILLM の知識の締め切り日知識のカットオフとは、言語モデルのトレーニング データにほとんど、またはまったく情報が含まれないおおよその日付です。そのため、モデルには組み込みの機能がありません。3 最小読み取り読む
- 技術的な幻覚の検出方法Hallucination detection is the set of techniques for flagging model output that is false or not supported by evidence.4 最小読み取り読む
- 技術的なLLM 評価データセットの構築LLM 評価データセットは、現実的な入力の精選されたセットであり、それぞれが黄金の答え、参照事実、または採点ルーブリックと組み合わされていて、テストを実行します。4 最小読み取り読む
- 技術的な親ドキュメントと大規模な検索親ドキュメントの検索は、大規模検索とも呼ばれ、小さくて正確なテキストのチャンクを検索しますが、より大きなセクションは言語モデルに渡されます。4 最小読み取り読む
- 技術的なRAG 評価メトリクスと RAGASRAG 評価は、取得と生成に関して個別に取得拡張生成システムをスコアリングします。最も一般的なのは 4 つの指標です: 忠実度…3 最小読み取り読む
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トピックのクイズで学んだことを確認し、構造化されたコースを探索したり、認定資格を取得したりできます。すべてのガイドは無料で読むことができます。