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。

Local Knowledge GraphはFlaskベースのWebアプリケーションです。ローカルのLlama言語モデルを使用してユーザーの問い合わせを処理し、段階的な推論を生成し、インタラクティブな知識グラフとして思考プロセスを視覚化します。また、意味的な類似性に基づいて関連する質問と回答を検索して表示します。主な利点としては、推論プロセスのリアルタイム表示、動的な知識グラフによる視覚化、最強の推論経路の計算と表示、意味的な類似性に基づいた関連するQ&Aなどが挙げられます。

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。

AI Timelineは、人工知能分野における重要な技術発展の時期を記録するオープンソースプロジェクトです。画像生成AI、動画生成AI、大規模言語モデルなど、AI技術の発展過程における重要なマイルストーンを詳細に記録しています。VueとTypeScriptを用いて開発されており、AI技術愛好家や研究者にとって、AIの歴史と発展トレンドを理解するためのプラットフォームを提供します。

IncarnaMindは、GPT、Claude、ローカルのオープンソースLLMなどの大規模言語モデル（LLM）を使用して、個人ドキュメント（PDF、TXT）との双方向対話を実現するオープンソースプロジェクトです。スライドウィンドウ分割メカニズムと統合検索エンジンを利用することで、検索効率の向上とLLMの精度向上を実現しています。複数ドキュメントの対話型Q&Aに対応しており、単一ドキュメントの制限を打破し、様々なファイル形式とLLMモデルに対応しています。

『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。

GraphRAG-Ollama-UIは、MicrosoftのGraphRAGをベースとしたローカルモデル対応版です。Ollamaを使用してローカルモデルをサポートしており、Gradio UIを通じてインタラクティブなユーザーインターフェースを提供することで、データ管理、クエリ実行、結果の視覚化を容易にします。主な利点としては、ローカルモデルのサポート、コスト効率の高さ、インタラクティブなユーザーインターフェース、リアルタイムのグラフ可視化、ファイル管理、設定管理、出力の探索、ログ記録などが挙げられます。

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。

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。

Local Knowledge GraphはFlaskベースのWebアプリケーションです。ローカルのLlama言語モデルを使用してユーザーの問い合わせを処理し、段階的な推論を生成し、インタラクティブな知識グラフとして思考プロセスを視覚化します。また、意味的な類似性に基づいて関連する質問と回答を検索して表示します。主な利点としては、推論プロセスのリアルタイム表示、動的な知識グラフによる視覚化、最強の推論経路の計算と表示、意味的な類似性に基づいた関連するQ&Aなどが挙げられます。

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。

AI Timelineは、人工知能分野における重要な技術発展の時期を記録するオープンソースプロジェクトです。画像生成AI、動画生成AI、大規模言語モデルなど、AI技術の発展過程における重要なマイルストーンを詳細に記録しています。VueとTypeScriptを用いて開発されており、AI技術愛好家や研究者にとって、AIの歴史と発展トレンドを理解するためのプラットフォームを提供します。

IncarnaMindは、GPT、Claude、ローカルのオープンソースLLMなどの大規模言語モデル（LLM）を使用して、個人ドキュメント（PDF、TXT）との双方向対話を実現するオープンソースプロジェクトです。スライドウィンドウ分割メカニズムと統合検索エンジンを利用することで、検索効率の向上とLLMの精度向上を実現しています。複数ドキュメントの対話型Q&Aに対応しており、単一ドキュメントの制限を打破し、様々なファイル形式とLLMモデルに対応しています。

『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。

GraphRAG-Ollama-UIは、MicrosoftのGraphRAGをベースとしたローカルモデル対応版です。Ollamaを使用してローカルモデルをサポートしており、Gradio UIを通じてインタラクティブなユーザーインターフェースを提供することで、データ管理、クエリ実行、結果の視覚化を容易にします。主な利点としては、ローカルモデルのサポート、コスト効率の高さ、インタラクティブなユーザーインターフェース、リアルタイムのグラフ可視化、ファイル管理、設定管理、出力の探索、ログ記録などが挙げられます。