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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。

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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。

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言語AI

見出し語化とステミング

ステミングと見出し語化はどちらも単語を基本形式に縮小するため、「running」、「ran」、「runs」を 1 つの概念として扱うことができます。

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言語AI

TF-IDF および Bag-of-Words モデル

Bag-of-Words は、順序を無視してテキストを単語数に変換し、TF-IDF はそれらの単語数を重み付けするため、一般的な単語よりも珍しい単語の方が重要になります。

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ビジュアルAI

ロボット工学のための視覚-言語-行動モデル

Vision-Language-Action (VLA) モデルは、カメラ画像と書面による指示を取り込み、ロボット モーター コマンドを直接出力する大規模なニューラル ネットワークです。

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ビジュアルAI

ロボット制御の普及政策

Diffusion Policy は、Stable Diffusion などの画像ジェネレーターの背後にある同じノイズ除去のアイデアをロボット制御に適用します。単一の次のアクションを予測する代わりに…

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基本

ワールドモデルと学習済みシミュレーター

ワールド モデルは、時間の経過とともに環境がどのように変化するかを予測する方法を学習するニューラル ネットワークであり、AI が行動する前に将来の結果を「想像」できるようになります。

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言語AI

クロスエンコーダーとバイエンコーダー

ニューラル モデルがテキストを比較する 2 つの方法: バイ エンコーダーは高速検索のために各部分を個別に埋め込みますが、クロス エンコーダーは両方のテキストを一緒に読み取り、より高度な検索を実現します。

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言語AI

抽象的な要約と抽出的な要約

テキストを縮小するための 2 つの戦略: 抽出的要約では最も重要な文をそのままコピーし、抽象的要約では新しい文章を書き込みます。

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技術的な

ROUGE と BLEU の評価指標

ROUGE と BLEU は、機械で生成されたテキストと人間の参照を比較するための主力の自動指標です。

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ビジュアルAI

Make-A-Video テキストからビデオへ

Make-A-Video は、ラベル付きのテキストとビデオのペアでトレーニングすることなく、テキスト プロンプトを短いビデオ クリップに変換する Meta の 2022 システムです。

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ビジュアルAI

Imagen ビデオ カスケード

Imagen Video は、Google の 2022 年のテキストからビデオへのシステムであり、7 つの拡散モデルのカスケードを通じてクリップを構築し、それぞれにより多くのフレームまたは解像度を追加します。

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ビジュアルAI

CogVideo と CogVideoX

CogVideo (2022) は、最初の大規模なオープンなテキストからビデオへのモデルであり、CogVideoX (2024) は、清華/Zhipu AI からのはるかに高機能なオープンソースの後継モデルです。

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アプリケーション

音楽のマスタリングとミキシングにおける AI

AI マスタリングおよびミキシング ツールは、トラックの周波数バランス、ラウドネス、ダイナミクスを分析し、EQ、コンプレッション、リミッティングを自動的に適用して…

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