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TDSベストオブ2023：ChatGPTとLLMについて

「2023年は、データサイエンティストや機械学習の専門家にとって、波瀾万丈な1年だったと言っても過言ではないでしょうが、過去12ヶ月のフィールドで見られた激動の活動量を完全に表現することはできません」

一緒にAIを学びましょう−Towards AIコミュニティニュースレター＃5

おはようございます、AI愛好家の皆さん！今週のポッドキャストのエピソードは必聴で、これまでの24エピソードの中でも一番優れていますグレッグは驚くべき洞察を共有し、起業家だけでなく関係者にも関連する情報です...

「Pythonを学ぶための5つの無料大学講座」

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Python

「04/12から10/12までの週のトップ重要なLLM論文」

大型言語モデル（LLM）は最近急速に進化しています新しいモデルの世代が開発されるにつれて、研究者やエンジニアは最新の進歩について情報を得る必要がありますこの記事は…

「AIにおける親密な役割：ガールフレンドとセラピスト」

この記事は、感情AIの分野についての簡単な概要と、その技術の親密な役割での潜在的な応用についてです

Artificial Intelligence

新たな研究が、AIの隠れた脆弱性を明らかにする

人工知能（AI）の急速に進化する風景では、変革的な変化の約束は、革新的な自動車が交通を再構築するという前途洋々の可能性から、複雑な医療画像の解釈でAIを洗練された利用にまで及ぶ様々な分野に広がります AI技術の進歩は、デジタルルネサンスに匹敵するものであり、溢れる未来を予感させています...

Artificial Intelligence

イントロダクションコンピュータビジョンの領域において、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像解析と理解の領域を再定義しました。これらの強力なネットワークは、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどのタスクにおいて革新的な進展を達成しました。これらは、医療、自動運転などのさまざまな分野での応用の基盤を築きました。しかし、よりコンテキストに対応した堅牢なモデルの需要が増えるにつれて、伝統的なCNN内の畳み込みレイヤーは、包括的なコンテキスト情報のキャプチャにおいて制限を受けています。これは、計算量の増加に伴わずにネットワークがより広いコンテキストを理解する能力を向上させるための革新的な手法の必要性をもたらしました。ここで紹介するのは、伝統的な畳み込みレイヤー内の常識を覆した、画期的なアプローチであるAtrous Convolutionです。Atrous Convolution（拡張畳み込み）は、計算量やパラメータを大幅に増やすことなく、ネットワークがより広いコンテキストをキャプチャする能力を実現することで、ディープラーニングの世界に新たな次元をもたらしました。学習目標畳み込みニューラルネットワークの基礎を学び、ビジュアルデータを処理して画像を理解する方法を理解する。 Atrous Convolutionが従来の畳み込み方法を改善する方法を理解し、画像内のより大きなコンテキストをキャプチャする能力を把握する。 DeepLabやWaveNetなど、Atrous Convolutionを使用するよく知られたCNNアーキテクチャを探索し、そのパフォーマンスを向上させる方法を確認する。 Atrous ConvolutionがCNN内での応用の手法やコードスニペットを通じて実践的な例を通して理解する。この記事はデータサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。 CNNの理解：動作原理畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、主に画像やビデオなどのビジュアルデータの分析に特化したディープニューラルネットワークの一種です。彼らは人間の視覚システムに触発され、ビジュアルデータ内のパターン認識において非常に効果的です。以下に詳細を示します：畳み込みレイヤー： CNNは複数のレイヤーで構成されており、畳み込みレイヤーがその核となっています。これらのレイヤーは、学習可能なフィルタを入力データに適用して、画像からさまざまな特徴を抽出します。プーリングレイヤー：畳み込み後、プーリングレイヤーを使用して空間的な次元を削減し、畳み込みレイヤーによって学習された情報を圧縮することがよくあります。一般的なプーリング操作には、最大プーリングや平均プーリングなどがあり、表現のサイズを縮小しながら必要な情報を保持します。活性化関数：畳み込みおよびプーリングレイヤーの後には、非線形の活性化関数（ReLUなどの整流線形ユニット）が使用されます。これにより、ネットワークはデータ内の複雑なパターンや関係性を学習することができます。全結合レイヤー：…

すべての開発者が知るべき6つの生成AIフレームワークとツール

この記事では、トップのジェネラティブAIフレームワークとツールについて探求しますあなたの想像力を解き放ち、ジェネラティブAIの可能性を探究するために必要なリソースを発見してください

「拡散を通じた適応学習：先進のパラダイム」

イントロダクション教育と機械学習のダイナミックな風景において、適応学習を通じた拡散はパラダイムシフトを示しています。この高度なアプローチは、拡散の原則を利用して学習体験をカスタマイズし、個々の学習者のニーズとペースにシームレスに適応させます。この記事では、適応学習を通じた拡散の微妙な点、教育領域を横断するその応用、学習者や教育者にとって持つ変革的な影響について深く掘り下げていきます。学習目標教育と機械学習の文脈における適応学習を通じた拡散の主要な原則を理解する。学習者モデル、チュータリングモデル、知識ドメインなど、適応学習アーキテクチャの主要なコンポーネントを探究する。エドテック、企業研修、医療教育など、様々な領域での適応学習を通じた拡散の現実世界での応用について洞察を得る。動的コンテンツの拡散、個別化された学習経路、リアルタイムフィードバックの拡散のための高度なコードスニペットの実装に関する知識を習得する。学習者と教育者に対する適応学習を通じた拡散の変革的な影響、学習者の力を高め、教育者の効率を向上させる役割を認識する。この記事はデータサイエンスブロガソンの一環として公開されました。拡散を通じた適応学習の理解拡散を通じた適応学習の核心は、教育モデルへの拡散プロセスの考えられた適用です。物理学と数学の根本的な概念である拡散は、粒子や情報のヴォーエージアイ（VoAGI）を通じた広がりを表します。教育の領域では、これは知識の知識の賢明な伝達と吸収を意味し、個々の学習者の独自の学習軌跡に合わせて調整します。適応学習のアーキテクチャ学習者モデル適応学習アーキテクチャの核心は学習者モデルです。この動的なエンティティは、学習者の熟練度レベル、既存の知識、割り当てられた学習目標、好ましい学習スタイルなど、学習者の独自の属性を捉えます。学習者モデルは、各インタラクションごとに進化し適応して、最適な学習体験を提供するパーソナライズされた設計図として機能します。既存の知識、割り当てられた目標、学習スタイル既存の知識：この学習者モデルの側面は、学習者が既に知っていることを網羅します。前の知識を評価することで、システムは冗長性を回避し、既存のギャップを埋めるためにコンテンツを調整します。割り当てられた目標：学習者に割り当てられた学習目標はもう一つの重要な側面です。これらの目標は基準となり、適応システムをガイドし、学習者固有の教育目標に合わせたコンテンツを編集します。学習スタイル：学習者が情報を最も効果的に吸収する方法を理解することは重要です。学習スタイルは、視覚的、聴覚的、運動感覚など、個々の学習好みを含みます。適応学習アーキテクチャは、この情報を活用して、個別の学習スタイルに最適化された方法でコンテンツを提供します。チュータリングモデルチュータリングモデルは、教育コンテンツの適応を担うインテリジェントなコアです。チュータリングモデルは、学習者モデルから得られた洞察を活用し、教育コンテンツの難易度、ペース、形式を動的に調整します。このモデルは高度なアルゴリズムを使用して、学習者の現在の熟練度と学習スタイルに適合する学習教材を提供し、より効果的な学習体験を促進します。知識ドメイン知識ドメインは、学習可能な科目全体を包括します。これはチュータリングモデルがコンテンツを抽出するための広範なリポジトリとなります。適応学習アーキテクチャは、知識ドメインから選択されたコンテンツが学習者の目標に合致するよう最適化し、教育の旅を改善します。学習者への出力適応学習アーキテクチャの最終的な出力は、個別の学習者に合わせたカスタマイズされた学習体験です。この出力には、学習者の理解と記憶力を最大化するためのカスタマイズされたレッスン、評価、フィードバックが含まれます。適応システムはリアルタイムの対話と学習者の変化するニーズに基づいて、この出力を継続的に改善します。…

「AIアクトの解読」

AI法 [1]は、長く苦痛な過程を経て形成されましたこれは、ヨーロッパの立法プロセスにおける政治の影響と重要性を完璧に示すものですしかし、同時に欠陥があることも問題として浮かび上がります...

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