レッスン

データセットとは何か、データ品質が重要な理由、適切なデータがどのように AI に賢さを教えるのかを学びましょう。

アルゴリズムとは何なのか、アルゴリズムが日常的な例でどのように機能するのか、AI にとって適切なアルゴリズムを選択することがなぜ重要なのかを学びましょう。

ニューラル ネットワークがどのように脳を模倣し、層を介して情報を処理し、間違いから学ぶかを調べます。

トレーニング ループ、損失関数、過学習、および AI モデルの準備が整ったことを知る方法を理解します。

AI システムにバイアスがどのように侵入するか、AI が生み出す倫理的課題、そしてより公平なテクノロジーを構築する方法を探ります。

チェーン ルールを使用してすべての重みを更新し、エラーを層全体に逆方向に伝播することでニューラル ネットワークがどのように学習するかを理解します。

損失関数がモデルの誤差を測定する方法と、オプティマイザが勾配を使用して系統的に誤差を削減する方法を学びます。

言語モデルが BPE やその他のアルゴリズムを使用してテキストをトークンに分割する方法と、トークン化がコストから機能まですべてを形作る理由を学びます。

AI が単語や文章を高次元空間のベクトルとしてどのように表現し、セマンティック検索、推奨、RAG を可能にするかを調べます。

精度だけが誤解を招く理由を学び、AI のパフォーマンスを真に測定する精度、再現率、F1、ROC-AUC、BLEU、複雑さなどの指標を習得してください。

GPT、Claude、その他の LLM が内部でどのように機能するか

明確な例とそれらを修正する方法を使用して、2 つの最も一般的な機械学習の失敗モードである過学習と過小学習を理解します。

特徴量エンジニアリングが生データを強力な機械学習入力に変換する方法、つまり優れたモデルと優れたモデルを区別するスキルを学びましょう。

教師あり機械学習と教師なし機械学習を明確に比較し、各アプローチをいつ使用するかを、実際の例とアルゴリズムとともに示します。

デシジョン ツリーがどのように機能するか、デシジョン ツリーが最も直感的な ML アルゴリズムの 1 つである理由、およびいつ使用するかを学びます。

K 平均法、階層的クラスタリング、現実世界のアプリケーションを通じて、重要な教師なし学習手法であるクラスタリングを理解します。