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1019無料ガイド
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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

品詞のタグ付け

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。

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ビジュアルAI

DALL-E

DALL-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。

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ビジュアルAI

CLIP および視覚言語モデル

CLIP 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。

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ビジュアルAI

神経放射フィールド

Neural 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。

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ビジュアルAI

ガウス スプラッティング

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。

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基本

バックプロパゲーション

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。

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基本

勾配降下法

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。

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基本

損失関数

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。

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基本

アクティベーション関数

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。

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言語AI

トピックモデリング

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。

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言語AI

言語モデリング

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。

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言語AI

BERT とエンコーダー モデル

BERT 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。

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