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3000 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。
- 3000無料ガイド
- 9トピックトラック
- ~3 minガイドごと
- ~154h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。
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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。
- 134 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
- 272 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
- 298 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
- 188 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
- 145 ガイド企業OpenAI、Anthropic、Google、Meta などのプロファイル。探す
- 761 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
- 244 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
- 536 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
- 422 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
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すべてのガイド
3000 の 3000 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。
- 技術的な出力トークンを減らしてコストを削減するOutput-token reduction can lower spend when a provider charges for generated tokens, and shorter generation often reduces decode work.3 最小読み取り読む
- 技術的なThe Sandwich Defense for PromptsThe sandwich defense repeats or restates the trusted task instruction after untrusted content has been inserted into a prompt. Free plain-English guide.3 最小読み取り読む
- オーディオAI非定型音声を持つ人々の音声認識自動音声認識は、非定型的な発話を持つ人々に対して不均一に動作することがよくあります。無料のわかりやすい英語ガイド。3 最小読み取り読む
- 技術的なSpotlighting and Datamarking DefensesSpotlighting marks or transforms untrusted text so a model has a cue that it is data to process rather than an instruction to follow.3 最小読み取り読む
- 技術的な最初のトークンまでの時間と待ち時間のメトリクスTime to first token (TTFT) measures delay until the first generated token, while inter-token latency (ITL) measures gaps between generated tokens…3 最小読み取り読む
- 基本訓練、検証、およびテストデータの分割に関するベストプラクティスTrain, validation, and test partitions serve different purposes: fitting, model selection, and final evaluation. Free plain-English guide.3 最小読み取り読む
- 技術的なBerkeley Function Calling LeaderboardThe Berkeley Function Calling Leaderboard evaluates model performance on function and tool-use tasks, with versions adding broader cases such as multi-turn…3 最小読み取り読む
- 技術的なOllama を使ったローカル LLM アプリの構築Ollama can run supported open-weight models on a local device and expose local APIs for application development. Free plain-English guide.3 最小読み取り読む
- アプリケーションLLM アプリでのユーザー フィードバックの収集User feedback can include direct ratings or comments and indirect behavior such as edits, retries, or abandonment. Free plain-English guide.3 最小読み取り読む
- 技術的なEvaluating Multi-Turn ConversationsMulti-turn evaluation measures a dialogue across several exchanges, including context use, instruction retention, task completion, consistency, and safety.3 最小読み取り読む
- アプリケーションAIにより良いコードを生成するプロンプトの作り方Prompting an AI coding assistant works best when the request names the goal, relevant code context, constraints, and expected behavior.3 最小読み取り読む
- アプリケーションAI によるデータ分析の促進Prompting an AI for data analysis means explaining the question, the dataset’s column meanings, and the decisions that affect how results should be…3 最小読み取り読む
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