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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。

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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

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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

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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。

技術的な

半教師あり学習における一貫性の正則化

一貫性の正則化は、ラベルのない入力がラベルを保持する小さな方法で摂動された場合に、同じ答えを返すようにモデルに教えます。

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技術的な

マルチタスクネットワークにおけるハードパラメータの共有

ハード パラメーターの共有は、いくつかのタスクが同じ隠れ層を共有し、別々の出力「ヘッド」にのみ分割される古典的なマルチタスク学習設計です。

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技術的な

条件付き計算におけるゲートとルーティング

ゲートとルーティングにより、ニューラル ネットワークはモデル全体を毎回実行するのではなく、各入力に必要な部分のみをアクティブにすることができます。

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技術的な

Gumbel-Softmax と再パラメータ化

Gumbel-Softmax は、勾配降下法によってトレーニング可能でありながら、ニューラル ネットワークが離散カテゴリから「サンプリング」できるようにするトリックです。

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技術的な

ストレート・スルー・エスティメータ

Straight-Through Estimator (STE) は、丸めやしきい値処理などの困難で微分不可能なステップを含むネットワークをトレーニングするための簡単なトリックです。

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基本

グループの正規化

グループ正規化は、小さなチャネル グループ内の特徴をチャネルごとに独立して正規化することで、ニューラル ネットワーク トレーニングを安定化する手法です。

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基本

ゲート付き反復ユニット

ゲート付きリカレント ユニット (GRU) は、2 つのゲートを使用してどの情報を保持し、何を忘れるかを決定する合理化されたタイプのリカレント ニューラル ネットワーク セルです。

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技術的な

双方向リカレント ネットワーク

双方向リカレント ネットワークはシーケンスを前方と後方の両方で読み取るため、各位置の表現は過去と未来のコンテキストを利用します。

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技術的な

アテンションのロールアウトとヘッドの枝刈り

アテンション ロールアウトは、Transformer の積み重ねられたアテンション レイヤーを情報がどのように流れるかを追跡し、どの入力トークンが影響を与えるかを説明する方法です。

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言語AI

対照デコーディング

対照デコードでは、大きくて強力な言語モデルの傾向から小さくて弱い言語モデルの傾向を差し引くことで、より高品質のテキストが生成されます。

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言語AI

制約付きガイド付きビーム検索

制約付きビーム検索では、言語モデルの出力が、特定の単語を含めたり、文法と一致したりするなどの厳しい要件を満たすように強制されますが、それでも…

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言語AI

最小限のベイズ リスク デコーディング

最小ベイズ リスク (MBR) デコードでは、確率が最も高い単一の出力ではなく、他の多くの可能性のある出力に最も類似した出力が選択されます。

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