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。
点群は、多くの場合、LiDAR または深度センサーから実際のオブジェクトと空間の形状をキャプチャする 3D 点 (X、Y、Z) のセットです。
ビジュアルAI符号付き距離関数 (SDF) は、空間内の任意の点について、最も近い表面までの距離を次の記号で示して 3D 形状を記述します。
技術的なオートエンコーダーは、データをコンパクトなコードに圧縮して再構築することを学習し、ネットワークに最も多くのものだけをキャプチャさせるニューラル ネットワークです。
技術的なシャム ネットワークは、2 つ以上の同一の重み共有ブランチを使用して、2 つの入力をそれぞれ分類するのではなく、どの程度類似しているかを学習します。
技術的なマルチタスク学習では、1 つのモデルが複数の関連タスクを同時に実行できるようにトレーニングし、それらのタスク間で内部表現を共有します。
オーディオAI音楽情報検索 (MIR) は、オーディオ信号と楽譜から音楽を分析、理解、検索する方法をコンピューターに教える分野です。
オーディオAIDemucs と HT-Demucs が波形、スペクトログラム、トランスフォーマー モデリングを使用して音楽をボーカルと楽器ステムに分離する方法を学びます。
オーディオAIオーディオコード認識は、曲全体で演奏されるコードをオーディオから直接自動的にラベル付けするタスクです。
企業Weights & Biases は、機械学習実験を追跡、視覚化、再現するための開発者プラットフォームです。
企業LangChain は、大規模な言語モデルを利用してアプリケーションを構築するためのオープンソース フレームワーク (および企業) です。
企業LlamaIndex は、大規模な言語モデルをプライベート データや外部データに接続するオープンソース データ フレームワークです。
技術的な等角予測は、任意のモデルをラップして、90% などの選択された確率で真の答えが含まれることが保証されるセットまたは区間を出力します。
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