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
AIを学びましょう。永久無料。
1019 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。
1019無料ガイド
9トピックトラック
~2 minガイドごと
~34h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
1019 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。
社会
AIと仕事
AI can change the tasks inside jobs, the way work is organized, and demand for particular skills.
社会AIセキュリティ
AI security protects models, data, tools, and surrounding services from unauthorized access or manipulation.
社会AI規制
AI regulation is the set of legal requirements that can apply to developing, selling, or using AI systems.
社会AI の神話
一般的な AI の通説では、システムの観察可能な動作と、知識、信頼性、自律性、または理解に関するより広範な主張が混同されています。
社会AIの未来
The future of AI is uncertain and depends on technical progress, resources, policy, economics, and human choices.
社会AIと社会
AI affects society through the institutions, services, information systems, and workplaces that adopt it.
言語AILLM の逆転の呪い
逆転の呪いは、「A は B である」と学習する言語モデルが「B は A である」と確実に答えることができない、驚くべき失敗モードです。
言語AI途中で迷った効果
「途中で失われた」効果とは、言語モデルが長い入力の最初または最後に情報が現れるときに情報を最適に使用する傾向です。
言語AI大規模言語モデルの創発的な能力
創発的能力とは、小規模なモデルではその兆候が見られなかったとしても、一定の規模を超えると、大きな言語モデルでは突然現れるスキルです。
技術的なBYOL と非対照的な自己監督
BYOL (Bootstrap Your Own Latent) は、ラベルなしで、そして驚くべきことに、否定的な例なしで、有用な画像表現を学習します。
技術的なBarlow Twins と冗長性の削減
Barlow Twins は、2 つの拡張ビュー間の相互相関行列を恒等式に近づけることによって表現を学習する自己教師あり手法です。
技術的な疑似ラベル付けと自己トレーニング
擬似ラベル付けは、小さなラベル付きセットでトレーニングされたモデルがラベルのないデータに対して独自のラベルを生成し、それらのラベルでトレーニングする半教師あり手法です。
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