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。
言語AI
BM25 と語彙検索
BM25 は、用語の希少性と文書の長さを調整して、クエリ用語が出現する頻度によって文書にスコアを付ける、古典的なキーワード ベースのランキング関数です。
言語AIHyDE の仮想ドキュメントの埋め込み
HyDE は、最初に言語モデルに偽の回答ドキュメントを想像するよう依頼し、次に生のドキュメントの代わりにそのドキュメントの埋め込みを使用して検索することで検索を改善します。
アプリケーション音声生体認証における AI
音声バイオメトリクスでは、AI を使用して、発話内の固有の音響パターンと行動パターンから本人確認を行います。
アプリケーション字幕作成とクローズドキャプションにおける AI
AI は話された音声を同期された画面上のテキストに変換し、翻訳のための字幕とアクセシビリティのためのクローズド キャプションを自動化します。
アプリケーション特許検索と分析における AI
AI は、発明者、弁護士、審査官が数百万件の特許を検索し、単なるキーワードではなく意味に基づいて分析するのに役立ちます。
言語AI投機的デコードのドラフト モデル
投機的デコードでは、小規模で高速な「ドラフト」モデルを使用して、今後のいくつかのトークンを推測し、その後、大規模なモデルが 1 回のパスでそれを検証します。
言語AI先読みデコード
先読みデコードは、N グラムを使用して複数の将来のトークンを並行して推測および検証することで、追加のドラフト モデルなしで LLM 生成を高速化します。
言語AIColBERT 遅延インタラクションの取得
ColBERT は、各クエリとドキュメントを多数のトークンレベルのベクトルとして表し、きめの細かい「遅延インタラクション」ステップでそれらをスコア付けする検索モデルです。
技術的なグラデーションの消失と爆発
深いネットワークをトレーニングする場合、エラー信号は多くの層を逆方向に移動するにつれて、ゼロに向かって縮小するか、無限に向かって爆発します。
技術的なグラデーションクリッピング
シンプルで広く使用されている安全策で、トレーニング中に取得できる勾配更新の規模を制限します。
技術的な重みの初期化
トレーニングを開始する前にニューラル ネットワークの開始重みを設定する方法。これにより、信号と勾配が深い層まで健全に保たれるかどうかが大きく決まります。
ビジュアルAI知覚損失とLPIPS
知覚損失は、生のピクセルの代わりにディープ ニューラル ネットワークの特徴を比較することによって、2 つの画像が人間にどの程度似ているかを測定します。
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