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。
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。
言語AIBag-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。
ビジュアルAIVision-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。
ビジュアルAIDiffusion 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…
基本ワールド 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。
言語AI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。
言語AI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。
技術的な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。
ビジュアルAIMake-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。
ビジュアルAIImagen 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。
ビジュアルAICogVideo (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。
アプリケーション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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