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。
オーディオAI
スピーカーのアンチスプーフィングと ASVspoof
アンチスプーフィングは、音声認証システムを騙そうとする偽の音声や再生された音声を検出する防御層です。
オーディオAIRNNoise による音声のノイズ除去
RNNoise は、リアルタイムで音声から背景ノイズを取り除く小型の高速ニューラル ネットワークです。
ビジュアルAICycleGAN ペアのない変換
CycleGAN は、前後を一致させる必要なく、2 つの視覚領域 (馬からシマウマ、写真から絵画など) の間で画像を変換することを学習します。
ビジュアルAISPADE セマンティックイメージ合成
SPADE (空間適応正規化) は、「空はここ、草はここ、木はここ」という子供の塗り絵の地図のような、単純なラベル付きレイアウトを変換します。
ビジュアルAIDragGAN インタラクティブ編集
DragGAN を使用すると、文字通りポイントをドラッグすることで画像を編集できます。スポットをつかんでターゲットにドラッグすると、画像がリアルに変形し、ポーズが変わります。
企業ラムダ研究所
Lambda は AI 専用の GPU クラウド プロバイダーであり、NVIDIA ハードウェアを時間単位でレンタルし、事前構成されたディープラーニング ワークステーションとサーバーを販売しています。
企業花火AI
Fireworks AI は、シンプルな API を通じてオープンソースおよびカスタム生成モデルを提供する、高速でコスト効率の高い推論プラットフォームです。
企業モーダルラボ
Modal は、開発者が関数にデコレータを追加することで、GPU ワークロードを含む Python コードをクラウドで実行できるようにするサーバーレス クラウド プラットフォームです。
言語AIプロセス報酬モデル
プロセス報酬モデル (PRM) は、最終的な答えだけではなく、AI の推論の個々のステップをスコア化します。
言語AIエージェントの混合物の集約
Mixture-of-Agents (MoA) は、複数の言語モデルが回答を作成し、アグリゲーター モデルが最良のアイデアを 1 つの改良されたアイデアに融合する手法です。
言語AI転送用のアダプター層
アダプター層は、凍結された事前トレーニング済みモデルに挿入される小さなトレーニング可能なモジュールであり、わずか数パーセントを更新するだけでモデルを新しいタスクに適応させることができます。
言語AIマルチヘッドの潜在的注意力
マルチヘッド潜在アテンション (MLA) は、DeepSeek-V2 で導入されたアテンション メカニズムで、メモリを大量に消費するキーと値のキャッシュを小さな共有キャッシュに圧縮します。
読み終わりましたか？証明してみろ。
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。