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。
産業
社会福祉と児童福祉における AI
児童福祉機関は予測 AI を使用して虐待や無視の報告を審査し、ソーシャルワーカーは AI ツールを使用して事務手続きと表面リスクを削減します。
産業海事と海運における AI
AI は海運業界をよりスマートな航路、予知保全、さらには無人船舶へと導いています。
基本バイアスと分散のトレードオフ
バイアスと分散のトレードオフは、モデルが単純すぎたり複雑すぎたりすることによって失敗する理由を説明します。
基本相互検証
相互検証は、モデルが目に見えないデータに対してどの程度一般化されるかを推定するためのリサンプリング手法です。
基本精度と再現率
精度と再現率は、特にクラスの不均衡がある場合に、分類器を評価するための 2 つの補完的な指標です。
言語AIWordPiece のトークン化
WordPiece は、BERT と多くの Google モデルを強化するサブワード トークン化アルゴリズムであり、単語を再利用可能なフラグメントに分割して、モデルがあらゆるものを処理できるようにします。
言語AI文-BERT埋め込み
Sentence-BERT (SBERT) は、BERT を適応させて文全体の単一の固定長ベクトルを生成するため、意味を高速コサイン類似度と比較できます。
言語AIT5 とテキスト間転送
2019 年の Google からの T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) は、あらゆる NLP タスク、翻訳、要約、分類、さらには回帰をフィードとして再構成します。
ビジュアルAI変形可能な畳み込み
変形可能な畳み込みにより、ニューラル ネットワークは、硬い正方形のウィンドウを強制的に通過させるのではなく、オブジェクトの実際の形状に従うようにサンプリング グリッドを曲げることができます。
ビジュアルAIDINO 自己蒸留
DINO は、ネットワーク自体に学習させることで、まったくラベルのない画像を理解できるようにビジョン トランスフォーマーをトレーニングする自己教師型メソッドです。
ビジュアルAI画像マット化
画像マット化は、ピクセル完璧な半透明のエッジで写真から被写体を切り取る技術で、うっすらとした髪の毛やモーション ブラーをすべてキャプチャします。
技術的なBentoML とモデルのパッケージ化
BentoML は、トレーニング済みの機械学習モデルを「Bentos」と呼ばれる標準化された展開可能なユニットにパッケージ化するオープンソースの Python フレームワークです。
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