ml-retreatは、人工知能高度学習に関する個人学習ノートのリポジトリです。機械学習の基礎的な理解を深め、より高度なトピックに関する必須の論文や資料へのリンクを網羅しています。このプロジェクトの目標は、Ilya Sutskeverが推奨する30本の必読書、Distilled AIのブログ、複数のAI/MLビデオプレイリストを学習し、Transformers、LLM、関連トピックを深く理解?実装することです。

ai-by-hand-excelは、Excelを用いてAI技術を実践的に学ぶためのリポジトリです。一連のExcelファイルを提供することで、Softmax、LeakyReLU、Backpropagation、Transformerなど、AIモデルの主要な操作を手動で実行し、理解することを可能にします。AIモデルの内部メカニズムを深く理解したい初心者や教育関係者にとって最適なリソースであり、実践的な操作を通してAI技術への理解を深めることができます。

Anthropicのインタラクティブチュートリアルは、Claude内で最適なプロンプトを作成する方法を段階的に包括的に指導することを目的としています。9つの章で構成され、各章には演習が含まれており、さらに高度な方法を解説した付録もあります。チュートリアルでは、Anthropicの最小、最速、最も安価なモデルであるClaude 3 Haiku、そしてより高度なClaude 3 SonnetとClaude 3 Opusモデルを使用します。また、AnthropicのClaude for Sheets拡張機能を使用したGoogleスプレッドシート上にも存在し、よりユーザーフレンドリーなため、こちらのバージョンでの利用をお勧めします。

zero_to_GPTは、ゼロベースから深層学習を学び、最終的に独自のGPTモデルのトレーニングを可能にすることを目的としたチュートリアルです。人工知能技術が研究室から出て様々な業界で広く応用されるにつれ、AI技術を理解し活用できる人材への社会的な需要はますます高まっています。本チュートリアルは理論と実践を結びつけ、天気予報や翻訳などの実際の問題解決を通して、勾配降下法や逆伝播法などの深層学習の基礎理論を深く解説します。内容は、基本的なニューラルネットワークのアーキテクチャとトレーニング方法から始め、トランスフォーマー、GPUプログラミング、分散型トレーニングなどの高度なトピックへと段階的に進みます。

『深度学習』はSimon J.D. Prince著の深度学習分野の古典的な教科書であり、MIT Pressより2023年12月5日に出版されました。本書は深度学習分野の多くの重要な概念を網羅しており、初心者から経験豊富な開発者まで幅広く対応しています。このリポジトリは本書の中国語翻訳を提供しており、最新版に基づいてChatGPTによる機械翻訳と人による校正を行い、翻訳の正確性を確保しています。

『深層学習の理解』は、深層学習の原理と応用を深く掘り下げて解説した書籍です。豊富な数学的背景知識、教師あり学習、ニューラルネットワークの構築と訓練など、深層学習分野の包括的な内容を提供しています。Pythonノートブックによる演習を通して実践的な理解を深めることができます。さらに、教師向けの教材として、画像、スライド、指導資料なども提供しています。

LangGraph高度活用に特化したコースです。Reflective RAG、Self-RAG、Adaptive RAGの実装を提供し、開発者や本番環境でのLangGraph活用を支援します。

LLM101nは、物語を語る人工知能大型言語モデル（LLM）をゼロから構築する方法を教えるオープンソースコースです。言語モデル、機械学習、深層学習フレームワークなど、基礎から高度な内容まで幅広く網羅しており、AIとLLMを深く理解したいプログラマーや研究者向けです。

本プロジェクトは、環境設定、モデル展開、効率的なファインチューニングなどを含む、オープンソース大規模言語モデルに関する包括的なガイドチュートリアルです。オープンソース大規模言語モデルの利用と応用を簡素化し、より多くの学習者がオープンソース大規模言語モデルを使用できるようにすることを目的としています。オープンソース大規模言語モデルに関心があり、自ら実践したい学習者を対象に、詳細な環境設定、モデル展開、ファインチューニングの方法を提供します。

ml-retreatは、人工知能高度学習に関する個人学習ノートのリポジトリです。機械学習の基礎的な理解を深め、より高度なトピックに関する必須の論文や資料へのリンクを網羅しています。このプロジェクトの目標は、Ilya Sutskeverが推奨する30本の必読書、Distilled AIのブログ、複数のAI/MLビデオプレイリストを学習し、Transformers、LLM、関連トピックを深く理解?実装することです。

Udacity人工知能学院は、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理、AIプロダクトマネジメントを含む、AIトレーニングと機械学習コースを提供しています。これらのコースは、学生が人工知能分野の最新技術を習得し、将来のキャリアのための堅実な基盤を築くことを目的としています。

ai-by-hand-excelは、Excelを用いてAI技術を実践的に学ぶためのリポジトリです。一連のExcelファイルを提供することで、Softmax、LeakyReLU、Backpropagation、Transformerなど、AIモデルの主要な操作を手動で実行し、理解することを可能にします。AIモデルの内部メカニズムを深く理解したい初心者や教育関係者にとって最適なリソースであり、実践的な操作を通してAI技術への理解を深めることができます。

Anthropicのインタラクティブチュートリアルは、Claude内で最適なプロンプトを作成する方法を段階的に包括的に指導することを目的としています。9つの章で構成され、各章には演習が含まれており、さらに高度な方法を解説した付録もあります。チュートリアルでは、Anthropicの最小、最速、最も安価なモデルであるClaude 3 Haiku、そしてより高度なClaude 3 SonnetとClaude 3 Opusモデルを使用します。また、AnthropicのClaude for Sheets拡張機能を使用したGoogleスプレッドシート上にも存在し、よりユーザーフレンドリーなため、こちらのバージョンでの利用をお勧めします。

zero_to_GPTは、ゼロベースから深層学習を学び、最終的に独自のGPTモデルのトレーニングを可能にすることを目的としたチュートリアルです。人工知能技術が研究室から出て様々な業界で広く応用されるにつれ、AI技術を理解し活用できる人材への社会的な需要はますます高まっています。本チュートリアルは理論と実践を結びつけ、天気予報や翻訳などの実際の問題解決を通して、勾配降下法や逆伝播法などの深層学習の基礎理論を深く解説します。内容は、基本的なニューラルネットワークのアーキテクチャとトレーニング方法から始め、トランスフォーマー、GPUプログラミング、分散型トレーニングなどの高度なトピックへと段階的に進みます。

『深度学習』はSimon J.D. Prince著の深度学習分野の古典的な教科書であり、MIT Pressより2023年12月5日に出版されました。本書は深度学習分野の多くの重要な概念を網羅しており、初心者から経験豊富な開発者まで幅広く対応しています。このリポジトリは本書の中国語翻訳を提供しており、最新版に基づいてChatGPTによる機械翻訳と人による校正を行い、翻訳の正確性を確保しています。

『深層学習の理解』は、深層学習の原理と応用を深く掘り下げて解説した書籍です。豊富な数学的背景知識、教師あり学習、ニューラルネットワークの構築と訓練など、深層学習分野の包括的な内容を提供しています。Pythonノートブックによる演習を通して実践的な理解を深めることができます。さらに、教師向けの教材として、画像、スライド、指導資料なども提供しています。

LangGraph高度活用に特化したコースです。Reflective RAG、Self-RAG、Adaptive RAGの実装を提供し、開発者や本番環境でのLangGraph活用を支援します。

LLM101nは、物語を語る人工知能大型言語モデル（LLM）をゼロから構築する方法を教えるオープンソースコースです。言語モデル、機械学習、深層学習フレームワークなど、基礎から高度な内容まで幅広く網羅しており、AIとLLMを深く理解したいプログラマーや研究者向けです。