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
ツールフォーマーと独学でツールを使用する人
Toolformer は 2023 Meta AI メソッドで、言語モデルが電卓や検索エンジンなどの外部ツールをいつどのように呼び出すかを学習できるようにします。
技術的なVoyager Minecraft エージェントとスキル ライブラリ
コードを記述し、再利用可能なスキルを保存し、勾配更新なしで生涯学習を通じて改善する Minecraft AI エージェントである Voyager の仕組みを学びましょう。
技術的な生成エージェントと模擬社会
生成エージェントは、信頼できる人間のように記憶、計画、反応する言語モデルを利用した AI キャラクターです。
技術的なエピソード的および意味論的なエージェントの記憶
AI エージェントには 2 種類の長期記憶が必要です。特定の過去の出来事に関するエピソード記憶と、一般的な事実に関する意味記憶です。
アプリケーション自動コード移行における AI
AI ツールは、手動で書き直すよりもはるかに速く、言語間でコードを変換し、古いフレームワークをアップグレードし、レガシー システムを最新化することができます。
産業ファッションとアパレルにおける AI
AI は、次のシーズンのトレンドを予測するアルゴリズムから、実際に見ることができる仮想試着まで、衣服のデザイン、サイズ、マーケティング、販売の方法を再構築しています。
産業映画と視覚効果における AI
AI は映画製作を台本からスクリーンへと変革しており、視覚効果の高速化、俳優の老化の防止、会話の翻訳、さらにはビデオ全体の生成までを行っています。
産業資産管理における AI
AI は、ポートフォリオ構築の自動化、財務データからの洞察の表面化、アドバイスのパーソナライズ、フラグ付けなど、アドバイザーや投資家の資金管理を支援します。
ビジュアルAIDDPM および DDIM サンプラー
DDPM と DDIM は、拡散モデルの逆のプロセスを実行する 2 つの方法で、ランダム ノイズを段階的に画像に変換します。
ビジュアルAIスコアベースの生成モデル
スコアベースの生成モデルは、データ分布の勾配、つまりノイズの多いサンプルをより本物のように見せる方向を学習することによってデータを作成します。
ビジュアルAIフレシェ開始距離
フレシェ インセプション ディスタンス (FID) は、生成された一連の画像がどれほど現実的で多様であるかを判断するための標準的な指標です。
基本単純ベイズ分類器
Naive Bayes は、クラスが与えられたすべての特徴が独立していると仮定するベイズの定理に基づいて構築された高速な確率的分類器です。
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