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
ここから始めましょう
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。
技術的な
深さ方向に分離可能な畳み込み
深さ方向に分離可能な畳み込みは、標準の畳み込みを 2 つの安価なステップに分解し、乗算とパラメータの数を大幅に削減します。
技術的な拡張された激しい畳み込み
拡張畳み込み (アトラス畳み込みとも呼ばれる) は、フィルターの重みの間にギャップを挿入するため、パラメーターを追加せずにカーネルがより広い領域をカバーします。
技術的な高速道路ネットワークとスキップ接続
スキップ接続により、情報はレイヤーを飛び越えることができ、高速道路ネットワークはこのアイデアの初期のゲート型バージョンでした。
言語AIELECTRA 事前トレーニング
ELECTRA は、隠された単語を推測するのではなく、偽の単語を見つけるように言語モデルを教えることで、言語モデルを事前トレーニングするより効率的な方法です。
言語AIRoBERTaトレーニングレシピ
RoBERTa は、BERT が大幅にトレーニングされていないことを示しました。アーキテクチャではなくレシピを調整することで、新しいベンチマーク記録を樹立しました。
言語AIXLNet 順列モデリング
XLNet は、ランダムな単語順序でトレーニングすることにより、BERT の双方向コンテキストと GPT の自己回帰予測をブレンドします。
技術的なドメイン適応
ドメイン適応とは、ある種類のデータ (ソース ドメイン) でトレーニングされたモデルを、別の関連する種類のデータでも適切に機能させるための一連の手法です。
言語AI思考の木
Tree of Thoughts (ToT) は、言語モデルが木の枝のように複数の推論パスを並行して探索できるようにする、刺激的なフレームワークです。
言語AI自己一貫性デコーディング
自己一貫性は、言語モデルからさまざまな推論パスをサンプリングし、それらのほとんどが同意する答えを選択する解読戦略です。
基本K 平均法クラスタリング
K-Means は、クラスター中心を見つけてデータを K グループに自動的に分類する教師なしアルゴリズムです。
基本K最近傍法
K 最近傍 (KNN) は、K 個の最も近い例を調べて多数決を取ることによって、新しいデータ ポイントを分類します。
基本ロジスティック回帰
ロジスティック回帰では、重み付けされた合計を S 字型の曲線で押しつぶすことによって、何かがスパムであるかどうかなどのクラスに属する確率を予測します。
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