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
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。
ここから始めましょう
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
フルライブラリ
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。
正規化フローは、可逆的かつ微分可能な一連のプロセスを通じて、単純なノイズ (ガウス分布など) を複雑なデータに変換する生成モデルです。
技術的なエネルギーベース モデル (EBM) は、妥当なデータに低い値を割り当て、ありえないデータに高い値を割り当てるスカラー「エネルギー」関数を学習し、次のように定義します。
ビジュアルAIWasserstein GAN (WGAN) は、元の最小-最大損失の代わりに Wasserstein 距離を使用する GAN トレーニング目標を再設計したものです。
ビジュアルAI条件付き GAN (cGAN) は、クラス ラベルやテキストなどの追加情報をジェネレーターとディスクリミネーターの両方にフィードすることで、通常の GAN を拡張します。
ビジュアルAIPix2Pix は、スケッチを写真に変換したり、地図を航空写真に変換したりするなど、あるタイプの画像を別のタイプの画像に変換する方法を学習する条件付き GAN です。
ビジュアルAI画像のカラー化では、AI を使用して、白黒写真やフィルムにもっともらしくリアルな色を追加します。
ビジュアルAIStructure from Motion (SfM) は、さまざまな視点から撮影された重複する 2D 写真のセットから 3D シーンのジオメトリとカメラの位置を再構築します。
ビジュアルAIマルチビュー ステレオ (MVS) は、シーンのキャリブレーション済みの写真を多数撮影し、ほぼすべてのピクセルで深さを推定することによって高密度の 3D 再構成を生成します。
技術的なトレーニングの膨大な記録 (オプティマイザーの状態、勾配、場合によっては重み) を代わりに CPU RAM または NVMe SSD に保存するメモリ節約のトリック…
技術的なモデルのトレーニング状態を断片 (シャード) に分けて保存するためのテクニック。これにより、メモリやディスクの制限に悩まされることなく巨大なモデルを保存および再ロードできるようになります。
技術的なAI フレームワークが GPU 上の限られたメモリをどのように割り当て、再利用、再利用するのか、そしてなぜ残ったギャップ (断片化) が原因でメモリ不足エラーが発生するのか…
企業Granite は、コーディング、文書理解、検索などのビジネス タスク向けに構築された、IBM のオープンなエンタープライズ向け AI モデル ファミリです。
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。