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。
品詞 (POS) タグ付けでは、文内の各単語に名詞、動詞、形容詞などの文法的役割をラベル付けします。
ビジュアルAIDALL-E は、書かれた説明をオリジナルの画像に変換する OpenAI のテキストから画像へのモデル ファミリです。
ビジュアルAICLIP は、画像とテキストを同じ数学的空間に配置することでそれらを接続する方法を学習する OpenAI のモデルです。
ビジュアルAINeural Radiance Fields (NeRF) は、数枚の普通の写真から完全な 3D シーンを再構築し、まったく新しい視点にカメラを飛ばすことができます。
ビジュアルAIガウス スプラッティングは、リアルタイムでレンダリングできる何百万もの小さな色付きの半透明の塊として 3D シーンを表します。
基本バックプロパゲーションは、各重みが誤差にどの程度寄与したかを効率的に計算することで、ニューラル ネットワークがその間違いから学習できるようにするアルゴリズムです。
基本勾配降下法は、実際にモデルの重みを一度に 1 つずつ小さなステップで誤差を低くする方向に下降させる最適化方法です。
基本損失関数は、予測がどの程度間違っているかをモデルに伝える単一の数値であり、漠然とした目標を数学で最適化できるものに変えます。
基本活性化関数は各ニューロン内の小さな非線形ゲートであり、ニューラル ネットワークが単なる直線ではなく複雑な曲線パターンを学習できるようにします。
言語AIトピック モデリングは、大量のドキュメント コレクションに含まれる隠れたテーマを、誰にも頼らずに自動的に発見する教師なしの手法です。
言語AI言語モデリングは、これまでのテキストを考慮して、次にどの単語またはトークンが来るかを予測するという一見単純なタスクです。
言語AIBERT は、テキストを一度に両方向に読み取り、豊かな意味表現を構築する画期的な言語モデルです。
トピックのクイズで学んだことを確認し、構造化されたコースを探索したり、認定資格を取得したりできます。すべてのガイドは無料で読むことができます。