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。
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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
天気予報における AI
AI 気象モデルは、過去数十年の観測から大気のパターンを直接学習し、...
産業予知保全における AI
予知保全では、センサー データと機械学習を使用して、機械がいつ故障するかを予測するため、故障する直前に修正できます。
技術的なモデルの再ランキング
リランカーは、クエリとの関連性について検索結果の候補リストを再スコアリングする第 2 段階のモデルであり、高速取得後の順序を明確にします。
言語AIマスクされた言語モデリング
マスクされた言語モデリングは、左右両方の周囲のコンテキスト全体を使用して、意図的に隠された単語を埋めるように AI に学習させます。
言語AI次のトークンの予測
次のトークンの予測は、GPT スタイル モデルの背後にある一見単純な目的です。これまでのすべてを考慮して、テキストの次の部分を推測します。
言語AIシーケンス間モデル
シーケンスツーシーケンス モデルは、文の翻訳や文書の要約のように、あるシーケンスを異なる長さのシーケンスにマッピングします。
技術的なモデルドリフトの検出
モデル ドリフト検出は、デプロイされた機械学習モデルを監視して、現実世界の状況により精度が静かに低下するタイミングを検出する実践です。
技術的なML モデルの A/B テスト
ML モデルの A/B テストとは、ライブ トラフィックを 2 つのモデル バージョンに同時にルーティングし、実際のユーザーと実際のバージョンでどちらのパフォーマンスが優れているかを測定することを意味します。
技術的なモデルのシリアル化形式
モデルのシリアル化とは、トレーニングされた機械学習モデルをディスクに保存し、後で別のマシンまたは別のマシンにロードして実行できるようにする方法です。
ビジュアルAI画像の超解像
画像超解像度では、AI を使用して、もっともらしい詳細をインテリジェントに発明することで、低解像度のぼやけた画像を鮮明な高解像度の画像に変換します。
ビジュアルAIフローマッチング
フロー マッチングは、ランダム ノイズを現実のデータに直接伝達する滑らかな「速度場」を学習する、生成モデルをトレーニングするための新しい方法です。
ビジュアルAI一貫性モデル
一貫性モデルは、数十のステップではなく、単一のステップ (またはほんの数ステップ) でノイズからきれいな画像にジャンプする方法を学習する生成モデルです。
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