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。
産業
精密農業における AI
精密農業における AI は、センサー、衛星、ドローン、機械学習を使用して、畑全体ではなく個々の植物のレベルで作物を管理します。
言語AIプレフィックスチューニング
接頭辞調整は、すべての層の先頭に追加される連続ベクトルの小さなセットをトレーニングすることにより、凍結された言語モデルを適応させるためのパラメーター効率の高い方法です。
言語AI即時チューニング
プロンプト チューニングは、単語を記述するのではなく、入力の前に付加される少数の連続的な「ソフト プロンプト」ベクトルを学習することで、フリーズされた言語モデルを適応させます。
言語AI検索の再ランキング
検索の再ランキングは最新の検索の第 2 段階です。高速検索者が候補セットを取得した後、より強力なモデルがそれらの候補を再スコアリングします。
社会GDPR と自動化された意思決定
EU の一般データ保護規則は、コンピューターが人々に関する重要な決定を自動的に行う場合、人々に権利を与えます。
社会AI の輸出規制とチップの制限
米国主導の政府は、ライバルのAI能力を制限するために、先進的なAIチップやチップ製造装置の販売を制限している。
ビジュアルAIマスクされたオートエンコーダ
マスクされたオートエンコーダー (MAE) は、画像の大部分が隠された後に画像を再構築するように視覚モデルに学習させる自己教師あり手法です。
ビジュアルAI画像のキャプション
画像キャプションは、写真の内容を説明する自然言語文を自動的に生成するタスクです。
ビジュアルAI視覚的な質問への回答
Visual Question Answering (VQA) を使用すると、システムは、「帽子をかぶっている人は何人ですか?」など、画像に関する自由形式の自然言語の質問に答えることができます。
技術的な完全にシャード化されたデータ並列
Fully Sharded Data Parallel (FSDP) は、モデルのパラメーター、勾配、オプティマイザーの状態を多くの GPU に分割する分散トレーニング手法です。
技術的な勾配チェックポイント
勾配チェックポイント (アクティベーション チェックポイントとも呼ばれる) は、フォワード パス中にほとんどの中間アクティベーションを破棄するメモリ節約のトリックです。
技術的なONNX とモデルの相互運用性
ONNX (Open Neural Network Exchange) は、機械学習モデルを表現するためのオープン標準形式であり、フレームワーク間を自由に移動できます。
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