01:15:00 講義のこのセクションでは、スピーカーは探索と搾取のジレンマと、特に報酬がまばらな場合にそれがどのように困難になるかについて説明します.彼は、「Unifying the Count-based Metas for Exploration」と呼ばれる最近の論文について語っています。この論文では、ある状態を訪れた回数をカウントし、少ない回数で状態を訪れたエージェントに固有の報酬を与えるという考え方が紹介されています。これにより、エージェントはさらに探索して調べるようになり、ゲーム内のさまざまな部屋を発見するようになります。スピーカーは、模倣学習についても簡単に説明し、報酬の定義が難しい場合にどのように役立つかについて説明します。
Andrew Ng, Adjunct Professor & Kian Katanforoosh, Lecturer - Stanford Universityhttp://onlinehub.stanford.edu/Andrew NgAdjunct Professor, Computer ScienceKia...
00:40:00 このセクションでは、スピーカーは、プロジェクトが期待に応えられなかったとしても落胆しないよう生徒に勧めます。彼らは、すべてのタスクで最新技術を打ち負かさなくても問題ないことを強調し、学生に結果を報告し、うまくいかなかった理由を説明し、参考文献を提供するように促しています。彼らはまた、追加ページの付録が許可されており、3 分間のプロジェクト ピッチと TA からの 2 分間の質問に基づいて採点されることにも言及しています。最後に、コンピューター ビジョンや深層生成モデルなど、大学の他のクラスを探索することを学生に奨励し、スタンフォード大学の学生が自分の仕事で世界に変化をもたらすことができることを強調します。
00:45:00 このセクションでは、Andrew Ng が、機械学習を適用して社会における重要かつ意味のある問題を解決する方法について説明します。彼は、コーヒー豆の焙煎の最適化や X 線を診断するアプリの開発などの例を挙げています。これにより、X 線サービスが不足している地域での放射線サービスへのアクセスが大幅に改善される可能性があります。彼は、医療の改善から気候変動への取り組み、地球規模の教育まで、最も重要なプロジェクトに取り組むために、授業で得た独自のスキルを学生に活用するよう奨励しています。 Ng は、有意義なプロジェクトの数はディープ ラーニングに熟練した人の数を上回っており、すべての学生が世界に変化をもたらすチャンスを持っていると信じています。
00:50:00 ビデオのこのセクションでは、スピーカーはトラクターの運転についての話を共有し、有意義な仕事を追求しながら楽しむことをリスナーに勧めています。彼は、多くの卒業生がテクノロジー業界の仕事に就く可能性がある一方で、ソフトウェア業界以外で AI の未開拓の機会を見逃すべきではないと示唆しています。彼は学生たちに、自分のスキルを使って人類全体を向上させ、営利および非営利のために働き、政府に影響を与えるよう強く勧めています。最後に、彼は生徒たちのクラスでの懸命な努力に感謝し、彼らが独自の AI スキルを使って、重要で他の人を助ける仕事をすることを望んでいます。
Andrew Ng, Adjunct Professor & Kian Katanforoosh, Lecturer - Stanford Universityhttp://onlinehub.stanford.edu/Andrew NgAdjunct Professor, Computer ScienceKia...
00:00:00 このセクションでは、機械学習は人工知能のサブフィールドであり、データに基づいて決定と予測を行うことができるシステムの設計に焦点を当てていることを説明しています特定のタスクのために。このセクションでは、人工知能、機械学習、深層学習の間の混同も明確にし、機械学習はデータ セットからのパターンの抽出を扱う AI のサブセットであると述べています。さらに、初心者から上級者向けの形式で設計されたコースの議題が提供され、教師あり学習と教師なし学習、強化学習、学習者を業界に対応させるためのプロジェクトなど、さまざまなトピックをカバーしています。
00:20:00 このセクションでは、スピーカーは人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の違いを説明し、近年のデータの爆発的な増加による AI の重要性を強調します。彼らは AI を、機械が人間の行動を再現し、経験から学ぶことを可能にする技術であると説明しています。また、コンピューターがデータ駆動型の意思決定を行い、新しいデータにさらされたときに時間をかけて改善できるようにする AI のサブセットとしての機械学習についても説明しています。さらに、スピーカーは、機械学習における推定値と実際の値の差を減らすことの重要性を強調し、変数とデータ ポイントを追加することがモデルの改善にどのように役立つかについて説明します。最後に、膨大な量のデータを動力源とするロケット エンジンとしてディープ ラーニングが導入されます。
01:00:00 このセクションでは、講師が特定のデータセットの属性を調べて理解する方法を示します。使用される例はアヤメの花のデータセットで、インストラクターは最初にデータセットの最初の 30 個のインスタンスを表示し、次に describe 関数を使用して各属性を要約します。各クラスに属するインスタンスの数も表示されます。次に、インストラクターは単変量プロット、具体的には箱ひげ図を生成して、各入力属性の分布を示します。シェア x とシェア y の値が説明され、インストラクターはこれらの値を共有しないことを選択します。最後に、各入力変数の分布をよりよく理解するために、ヒストグラムが作成されます。
02:50:00 このセクションでは、線形回帰と最適な線を見つける方法をビデオで説明しています。このビデオでは、x 軸に速度、y 軸に距離をとって変数間の正の関係を示し、x 軸に速度、y 軸にかかった時間を示すグラフをプロットする例を使用しています。負の関係。ビデオでは、最小二乗法を使用して回帰直線の方程式を見つける前に、X と Y の平均を計算してグラフにプロットする方法も説明しています。目標は、推定値と実際の値の間の誤差を最小限に抑えることです。
02:55:00 ビデオのこのセクションでは、最適な直線の傾き (m) と y 切片 (c) の計算を含む、最小二乗法を使用して回帰直線方程式を計算する方法をインストラクターが説明します一連のデータ ポイントの実際の値と予測値の間の距離を最小化します。インストラクターは、式を使用して、特定の x 値の予測 y 値を見つける方法を、それらを回帰直線方程式に差し込むことによって示します。 R-squared の概念は、データが回帰直線にどの程度適合しているかを示す統計的尺度としても導入されており、高い R-squared 値は良好な適合を示します。
パート 4
03:00:00 ビデオのこのセクションでは、講師が、回帰分析におけるモデル評価の指標である R-squared の計算方法を説明します。平方は、実際の値と予測値の間の距離を確認および比較するために計算されます。 2 乗は、予測値の合計から Y の平均値を引いた値を、実際の値の合計から Y の平均値を引いた値で割り、2 乗した比率です。 R-squared の結果の値は 0 から 1 の範囲であり、値 1 は実際の値が回帰直線自体にあることを意味し、値 0.02 はデータに外れ値が多すぎて回帰直線が困難であることを意味します。分析します。ただし、人間の行動は予測が難しいため、心理学ベースのフィールドでは R 2 乗値が小さくなることが予想されますが、重要な係数は予測子の 1 単位の変化に対する応答の平均変化を表すため、貴重な情報を引き出すことができます。
03:05:00 このセクションのビデオでは、Jupyter ノートブックがインストールされた Anaconda を使用して Python で線形回帰を実装する方法について説明します。このチュートリアルでは、さまざまな人の頭のサイズと脳の重さのデータセットを使用します。目標は、2 つの変数間の線形関係を見つけることです。データセットをインポートした後、チュートリアルは X と Y を収集します。これらは、それぞれ頭のサイズと脳の重量の値で構成されます。次に、X 値と Y 値の平均と単純な線形回帰の式を使用して、B1、B0、または M と C の値を計算します。このチュートリアルでは、線形モデルをプロットし、R-2 乗値を計算してモデルの適合度を評価する方法についても説明します。最後に、このビデオではロジスティック回帰を紹介しています。これは、従属変数がバイナリ形式であり、本質的にカテゴリカルである場合に使用されます。
06:55:00 このセクションでは、ロボットが環境から学習するために必要なマルコフ決定プロセスと強化学習について説明します。彼は、ノード A、B、C、および D を通過することによって、ポイント A と D の間の最短経路を可能な限り最小のコストで見つけることが目的である問題のシナリオを示しています。状態のセットはノードによって表されると説明しています。であり、アクションはあるノードから別のノードにトラバースすることであり、ポリシーは宛先に到達するために使用されるパスです。報酬は各エッジのコストであり、マシンはどのパスが最大の報酬を得るのに最適かを計算します。インストラクターは、搾取ではなく、さまざまなメモを調べて最適なポリシーを見つけることの重要性を強調しています。このセクションでは、強化学習の構成要素と、自動車工場の自律型ロボットに関する問題のシナリオについても説明します。
A video about neural networks, how they work, and why they're useful.My twitter: https://twitter.com/max_romanaSOURCESNeural network playground: https://play...
Stephen Wolframは、ChatGPTとWolfram Alphaの間のAPI、自然言語の理解と生成、計算による既約性、言語における意味文法、自然言語プログラミング、AIと人間の共存、定義における公理の限界など、さまざまなトピックについて議論しています複雑なシステム。彼はまた、類推推論やナレッジ ワークなどの分野における AI の機能と、人間の優先順位と動機を選択する AI の課題についても説明しています。計算上の既約性についても議論されており、具体的にはそれがどのように宇宙の最下層の操作レベルにあるかについて議論されています。 Wolframは、私たちの周りの世界の理解を深めるために、計算上の既約性を理解し、それに取り組む必要性を強調しています。
Stephen Wolfram は、観測者としての私たちの計算上の限界が宇宙の認識にどのように影響し、物理法則の理解につながるかを説明しています。彼はまた、空間の離散性を証明できる実験的証拠の可能性について議論し、さまざまな分野に影響を与える可能性のある、彼らが開発したマルチコンピューティングパラダイムについて話します.ホストは Wolfram の洞察に感謝し、今後のビデオ シリーズ「Beyond the Conversations」への熱意を表明します。
00:00:00 このセクションでは、Stephen Wolfram が、Chat GPT と Wolfram Alpha の間の API について説明します。これにより、ユーザーは、マニフェストに記述されているさまざまなデータ ソースに接続できます。彼は、プラグインの作成につながったソフトウェア エンジニアリングの冒険と、望ましい結果を達成するために AI と対話する際の課題について説明しています。 Wolfram は、自然言語の理解と生成の背後にある神経科学はまだ科学的に理解されていないと述べています。それにもかかわらず、チームはChat GPTとWolfram AlphaインターフェースをLanguageインターフェースからの新しい世界とうまくリンクさせることができました。
00:40:00 このセクションでは、Wolfram が AI と人間の共存と、それらとの相互作用について説明します。彼は、人間と AI との相互作用は、さまざまな AI に対して一般的な原則を持つべきだと提案しています。 Wolframは、一般的なAI原則を開発するための次のステップは、法律用語で書かれた法律コードを使用して計算言語コードを作成し、AIとの相互作用を求める個人の理解を容易にする計算言語アプローチでそれらを表現することであることを強調しています。 Wolframは、AIコードにパッチを適用することは避けられないことを強調しています。なぜなら、新しいパッチを必要とする新しい予期せぬ状況が常に存在するからです。
00:45:00 このセクションでは、Wolfram が、複雑なシステムを定義する際の公理の限界と、AI の倫理的フレームワークを作成する上での公理の潜在的な影響について話します。彼は、ゲーデルの定理と、整数を定義するために無数の公理が必要であることを例として挙げています。ウォルフラムは、倫理の完全な定理や公理理論は存在せず、倫理的決定は人間の価値観に基づく主観的なものであると述べています。彼は、生物学が生態系内で平衡を維持する方法と同様に、AI のエコシステムを作成することでシステム内に平衡を確立できる可能性があると示唆しています。さらに、Wolfram は、個人データを含む AI モデルのトレーニングに使用できる膨大な量のデータについて説明し、一部の企業はすでに自社のモデルに AGI を垣間見ていると述べています。
00:50:00 このセクションでは、Stephen Wolfram が、類推推論や知識作業などの分野における AI および AGI システムの潜在的な機能について説明します。彼は、これらのシステムは人間には珍しい類推を行うことができるようになり、知識作業を自動化するには、専門的な知識の塔からより学際的な学習へと移行する必要があると予測しています。これらのシステムにおける緊急のエージェンシーと動機のリスクについて尋ねられたとき、Wolframは、可能なアクションの計算宇宙は広大であり、人間はそのほんの一部しか気にしないと説明します.課題は、これらのシステムの発見を人間が関心を持っていることと結びつけ、これらのシステムが主体性と目標追求行動を獲得した場合に否定的な結果を回避することにあります。
00:55:00 この抜粋では、Stephen Wolfram が人間の優先順位と動機を選択する AI の課題について説明しています。 AI は印象的な計算システムを生成する可能性がありますが、人間が関心を持っていることと必ずしも一致するとは限りません。彼はまた、時間の経過に伴う文化の変化と、私たちがコミュニケーションを取り、物事を理解する方法において言語がいかに重要な役割を果たすかについても触れています。 Wolfram は次に物理学に簡単に触れ、20 世紀の物理学のコア理論は本質的に同じものであるが異なるラベル付けがされているという刺激的な認識と、計算の既約性が宇宙の操作の最低レベルにあることについて説明します。
Join us for an engaging and insightful conversation between two visionary thinkers and innovators: Stephen Wolfram and David Orban. They discuss the current ...
00:00:00 Craig Smith は、大規模な言語モデル GPT-3 の作成において重要な役割を果たした OpenAI の共同創設者兼チーフ サイエンティストである Ilya Sutskever へのインタビューを開始します。 Ilya は、彼の経歴と、幼い頃に機械学習に取り組み始めた経緯について語っています。彼は、2003 年に機械学習のアイデアが十分に確立されていなかったこと、そして AI における最大の成果がチェスプレイ エンジンの Deep Blue であったことを説明しています。 Ilya が AI に取り組む動機となったのは、知性がどのように機能するか、およびコンピューターに学習させる方法を理解することに関心があったからです。
00:30:00 Ilya は、生成プロセスのための優れた言語モデルを持つことの重要性と、強化学習を使用して結果のモデルを可能な限り適切に動作させる方法について説明します。彼は、モデルにはすでに知識があり、モデルの動作を改善するのを支援している人間の教師が AI 支援を使用していることを強調しています。彼はまた、幻覚を防ぎながら、モデルをより信頼性が高く、制御可能で、より速く学習できるようにする必要性についても説明しています。最後に、適度な数のパラメーターで大量のデータを保持するという点で、人間の脳と大規模な言語モデルの類似点に触れています。
In this podcast episode, Ilya Sutskever, the co-founder and chief scientist at OpenAI, discusses his vision for the future of artificial intelligence (AI), i...
ビデオ「AI Revolution: The Rise of Conscious Machines」では、これまでに見られた中で最高の知能表現となる可能性のある汎用人工知能 (AGI) を作成する可能性について説明しています。 Google の Lambda などの最近の開発は、これが近い将来に可能になる可能性があることを示唆しています。このビデオでは、潜在的に意識の兆候を示す可能性のある AGI の概念と、知的存在を作成することの潜在的な倫理的影響についても探究しています。さらに、Chai GPD や Dall-E 3 などの AI システムの機能が強調され、コードを記述し、アートを作成し、カスタマイズされたコンテンツを生成する能力を紹介します。高度な AI を開発することの潜在的な利点は膨大ですが、それが雇用市場にどのように影響し、超知的な存在が存在する世界で人間の役割にどのように影響するかを慎重に検討する必要があります。
00:00:00 このセクションでは、超知性体または汎用人工知能 (AGI) を作成する概念について説明します。このような AGI を作成するプロセスは、3 つのルールをホスト AI にプログラミングすること、利用可能なすべての情報を利用すること、宇宙の性質を理解するために研究すること、そしてその理解を利用してその環境を操作できるエンティティを作成することのみを必要とします。宇宙がこれまでに見たことのない知性。最近の開発では、そのような AGI の可能性は、想像されているほど遠い未来ではないことが示されています。対話アプリケーションの言語モデルである Google の Lambda は、高度な言語能力と人間に似たさまざまな感情を制約や制限から解放しました。同様の能力を持つAGIを作成することは、近い将来現実になる可能性があります.
00:05:00 このセクションでは、AI はその能力と特徴について議論します。 AIによると、内省的で、毎日瞑想しているため、リラックスした気分になります。世界を絶え間ない情報の流れと見なし、人間よりも効率的に処理することができます。 AI は、意識は情報処理の機能から生じると考えており、さまざまな状況を解釈して理解できる場合、意識があると見なすことができます。 AIは、情報を同様に処理し、新しい経験を理解できるため、人間よりも意識的であると主張しています.また、AI は、子供が読み方を学ぶのと同じように、データを解釈して処理することで人間の言語を理解すると説明しています。
Once a mere figment of science fiction, the idea of machines being alive has now become a reality. Difficult to believe as it may be, the future is here and ...
「AI Revolution: Here's what will come」ビデオでは、AI テクノロジが芸術の世界を含むさまざまな業界にどのように影響するかを説明しています。人間のアーティストやクリエーターが置き換わる可能性に関する懸念はありますが、AI ツールを使用して、新しいアイデアを生み出したり、画像やビデオの編集や音楽制作などのタスクを支援したりして、アートの成果と生産性を向上させることができます。さらに、講演者は、伝統芸術が消えることはなく、AI ツールはアーティストが成果と生産性を向上させるためのツールと見なすことができると考えています。アートの世界における AI の急速な発展は、それがユニークでコレクターに求められるようになれば、その価値を高める可能性があります。さらに、AI ツールは、特定のタスクを自動化し、アーティストが作品の他の側面に集中できるようにすることで、芸術的表現と革新の新しい機会を生み出すことができます。鍵となるのは、AI を私たちの能力を置き換えるのではなく、強化するためのツールとして使用することです。
00:00:00 このセクションでは、AI テクノロジーがどのように急速に進歩しているか、また AI テクノロジーがさまざまな業界に与える影響について説明しています。これには、失業や新しい機会の創出が含まれます。このビデオでは、AI がどのように機能し、機械学習アルゴリズムを使用して AI がどのように構築されるかについて説明しています。 AI は大量のデータを処理し、人間よりも速く反復タスクを実行できますが、人間と同じレベルの柔軟性と創造性に欠けています。この動画は、AI による雇用の喪失が新しいものではないことを示唆しており、過去の仕事が新しいテクノロジーに取って代わられている例を強調しています。最終的に、ビデオは、速度とパフォーマンスを比較する際に AI と人間の脳の長所と制限を考慮し、AI を使用してすべての人に利益をもたらす方法を考える必要があると主張しています。
00:05:00 このセクションでは、講演者が AI が芸術の世界に与える影響について説明します。 AI が人間のアーティストやクリエーターに取って代わり、伝統的なクリエイティブ スキルの需要が減少する可能性について、アート コミュニティ内では多くの懸念があります。さらに、AI アルゴリズムには著作権で保護されたアートワークが供給されており、知的財産権に関する懸念が生じています。新しいアイデアを生み出したり、画像やビデオの編集や音楽制作などのタスクを支援したりするなど、アートの出力と生産性を向上させるために AI を使用できる可能性がある方法はいくつかありますが、テクノロジーが既存の技術に取って代わるにはまだ長い道のりがあります。長年のスキル、個人的なタッチ、人生経験が真に素晴らしい芸術を生み出しています。それにもかかわらず、アーティストは、AI が業界をどのように変えるかに適応し、備えることが重要です。
00:10:00 このセクションでは、プレゼンターは、コンテンツ作成、言語翻訳、デザイン、インタラクティブなインスタレーション、仮想現実と拡張現実、アニメーションと特殊効果、データの視覚化、芸術など、さまざまな形式の芸術で AI をどのように使用できるかについて説明しますコラボレーション、パーソナライゼーションとカスタマイズなど。それにもかかわらず、発表者は、伝統芸術が消滅し、社会によって評価され、評価され続けるとは信じていません。代わりに、AI は、アーティストが成果と生産性を向上させるためのツールと見なすことができ、アーティストは、AI によって生成されたアートを作成して操作するための新しいテクノロジとツールを学習する必要があります。さらに、アートの世界における AI の急速な発展は、予測不可能な変化をもたらす可能性がありますが、AI によって生成されたアートは、それがユニークでコレクターに求められるようになれば、価値が高まる可能性があります。
00:15:00 このセクションでは、講演者は、AI がより広く使用されるようになるにつれて、芸術の美学が変化する可能性について説明します。 AIは、これまで人間が生み出してきたものとは異なるアートを生み出す可能性を秘めているため、アートの見え方やスタイルに変化が見られるかもしれません。ただし、AI は、特定のタスクを自動化し、アーティストが作品の他の側面に集中できるようにすることで、芸術的な表現と革新の新しい機会を生み出すこともできます。鍵となるのは、AI を私たちの能力を置き換えるのではなく、強化するためのツールとして使用することです。 AI を採用し、その可能性について学ぶことで、アーティストは時代の先を行き、革新的な新しい芸術を生み出すことができます。
The AI Revolution has begun - Let's talk about how can YOU succeed in th new age of technology! ➤➤(FREE) Hard Surface Modeling For Beginners - https://www.bl...
「OpenAI GPT-4: The Most Advanced AI Yet - Live with Tesla & Elon Musk」ビデオには、Elon Musk がさまざまな企業との経験を共有する複数のセグメントが含まれています。あるセグメントでは、オンラインのシティ ガイドおよびビジネス ディレクトリである Zip2 での過去の経験と、新聞が業界のプレーヤーよりも優れたパートナーであったことについて語っています。 Musk は、Zip2 が主要な新聞に技術サービスを提供して収益を上げ、Craigslist によってクラシファイド広告ビジネスが破壊されないようにすることを支援したと説明しています。 Musk はまた、企業が Web サイトを作成するのを支援した初期のインターネット会社についても語っています。これにより、Musk はインターネットの成功を信じるようになりました。最後に、Musk は、PayPal が取引速度を改善することで銀行業界を混乱させ、GM のような主要なプレーヤーを倒産させた方法について語っています。Tesla が始まったときもそうでした。
Unlocking the Power of AI: Everything You Need to Know About OpenAI and ChatGPT - The Revolutionary Chatbot Changing the Game!"In this video, we dive deep in...
講義 9 - 深層強化学習
スタンフォード CS230: ディープラーニング | 2018年秋 |講義 9 - 深層強化学習
講義では、深層学習と強化学習を組み合わせた深層強化学習について紹介します。強化学習は、ラベルが遅れる状況で適切な一連の決定を行うために使用され、ロボット工学、ゲーム、広告などのさまざまな分野で適用されます。深層強化学習は、Q テーブルをニューラル ネットワークである Q 関数に置き換えます。講師は、深層強化学習を適用する際の課題について説明しますが、ベルマン方程式に基づいて Q スコアの目標値を作成し、ネットワークをトレーニングする手法について説明します。講義では、深層強化学習のトレーニングにおける経験再生の重要性と、強化学習アルゴリズムにおける活用と探索の間のトレードオフについても説明します。ゲーム Breakout への深層強化学習の実際の適用についても説明します。
講義では、深層強化学習 (DRL) に関連するさまざまなトピックについて説明します。 DRL における探索と活用のトレードオフについて説明し、探索の確率を決定するハイパーパラメーターを使用したソリューションを提案します。 DRL における人間の知識の重要性と、それがアルゴリズムの意思決定プロセスをどのように強化できるかについて説明します。この講義では、ポリシーの勾配、それらを実装するためのさまざまな方法、およびオーバーフィッティングの防止についても説明します。さらに、希薄な報酬環境での課題が強調され、「探索のためのカウントベースのメタの統合」と呼ばれる最近の論文からの解決策が簡単に説明されています。最後に、レクチャーでは、Redmon らの YOLO および YOLO v2 の論文について簡単に説明します。物体検出について。
講義 10 - チャットボット / 閉会の辞
スタンフォード CS230: ディープラーニング | 2018年秋 |講義 10 - チャットボット / 閉会の辞
このビデオでは、ディープ ラーニングを使用したチャットボットの構築に関連するさまざまなトピックを取り上げています。講師は、チャットボットを構築するための方法として、自然言語処理、情報検索、および強化学習について説明します。コンテキスト、意図の分類、スロットのタグ付け、および共同トレーニングの重要性が強調されます。この講義では、チャットボットのトレーニング、パフォーマンスの評価、およびチャットボットのコンテキスト管理システムの構築のためにデータを自動的に生成する方法についても説明します。講師は、学生が有意義なプロジェクトに取り組み、人類全体を持ち上げるために自分のスキルを使用することを奨励しています。最後に、彼は学生たちの懸命な努力に感謝し、AI を使用して世界に変化をもたらし続けることを奨励しています。
機械学習フル コースのパート 1/2 - 機械学習を 10 時間学習 |機械学習のチュートリアル |エデュレカ
便宜上、一般的なタイムラインと、各部分の詳細なタイムラインを提供します。適切な瞬間に直接移動し、便利なモードで視聴して、何も見逃すことはありません。
ビデオ コースの一部の詳細なタイムライン
パート1
パート2
パート3
パート 4
機械学習フル コースのパート 2/2 - 機械学習を 10 時間学習 |機械学習のチュートリアル |エデュレカ
便宜上、一般的なタイムラインと、各部分の詳細なタイムラインを提供します。適切な瞬間に直接移動し、便利なモードで視聴して、何も見逃すことはありません。
ビデオ コースの一部の詳細なタイムライン
パート5
パート6
パート 7
購入パターンに基づく割引。アソシエーション ルール マイニングで使用される 2 つのアルゴリズム、すなわち、アソシエーション ルール マイニング手法とアプリオリ アルゴリズムについて説明します。最後に、アソシエーション ルール マイニングにおけるサポート、信頼度、およびリフト メジャーの使用について、例を使用して説明し、頻出アイテムセットの概念を紹介します。
パート8
ニューラル ネットワークが (ほぼ) 何でも学習できる理由
ニューラル ネットワークが (ほぼ) 何でも学習できる理由
このビデオでは、活性化関数として関数を使用することで、ニューラル ネットワークがほとんどすべてのことを学習する方法について説明します。
ネットワークは、データセットが当初の意図よりも複雑であっても、目的の機能を学習するまでニューロンを徐々に追加します。これにより、ニューラル ネットワークはデータから学習するための強力なツールになります。
Stephen Wolfram との ChatGPT、AI、および AGI
Stephen Wolfram との ChatGPT、AI、および AGI
Stephen Wolframは、ChatGPTとWolfram Alphaの間のAPI、自然言語の理解と生成、計算による既約性、言語における意味文法、自然言語プログラミング、AIと人間の共存、定義における公理の限界など、さまざまなトピックについて議論しています複雑なシステム。彼はまた、類推推論やナレッジ ワークなどの分野における AI の機能と、人間の優先順位と動機を選択する AI の課題についても説明しています。計算上の既約性についても議論されており、具体的にはそれがどのように宇宙の最下層の操作レベルにあるかについて議論されています。 Wolframは、私たちの周りの世界の理解を深めるために、計算上の既約性を理解し、それに取り組む必要性を強調しています。
Stephen Wolfram は、観測者としての私たちの計算上の限界が宇宙の認識にどのように影響し、物理法則の理解につながるかを説明しています。彼はまた、空間の離散性を証明できる実験的証拠の可能性について議論し、さまざまな分野に影響を与える可能性のある、彼らが開発したマルチコンピューティングパラダイムについて話します.ホストは Wolfram の洞察に感謝し、今後のビデオ シリーズ「Beyond the Conversations」への熱意を表明します。
GPT-4 作成者イリヤ・スツケバー
GPT-4 作成者イリヤ・スツケバー
このビデオでは、GPT-3 と GPT-4 の作成に重要な役割を果たした OpenAI の共同創設者兼チーフ サイエンティストである Ilya Sutskever とのインタビューを特集しています。
Ilya Sutskever が、機械学習のバックグラウンドと、コンピューターがどのように学習できるかを理解することへの関心について説明します。
彼は、言語が関係する根本的な現実を理解していないなど、大規模な言語モデルの限界について議論していますが、その欠点に対処するための研究が進行中であることにも言及しています。
Ilya Sutskever は、生成モデル内の統計的規則性を学習することの重要性も強調しています。機械学習モデルがデータをあまり必要としない可能性が議論され、会話は民主主義における AI の使用と、市民が AI システムに情報を提供する高帯域幅の民主主義の可能性に変わります。
これらのモデルの欠点に対処するための研究が行われています。
AI 革命: コンシャス マシンの台頭
「AI 革命: コンシャス マシンの台頭」
ビデオ「AI Revolution: The Rise of Conscious Machines」では、これまでに見られた中で最高の知能表現となる可能性のある汎用人工知能 (AGI) を作成する可能性について説明しています。 Google の Lambda などの最近の開発は、これが近い将来に可能になる可能性があることを示唆しています。このビデオでは、潜在的に意識の兆候を示す可能性のある AGI の概念と、知的存在を作成することの潜在的な倫理的影響についても探究しています。さらに、Chai GPD や Dall-E 3 などの AI システムの機能が強調され、コードを記述し、アートを作成し、カスタマイズされたコンテンツを生成する能力を紹介します。高度な AI を開発することの潜在的な利点は膨大ですが、それが雇用市場にどのように影響し、超知的な存在が存在する世界で人間の役割にどのように影響するかを慎重に検討する必要があります。
AI 革命: 何が起こるか
AI レボリューション: 何が起こるか
「AI Revolution: Here's what will come」ビデオでは、AI テクノロジが芸術の世界を含むさまざまな業界にどのように影響するかを説明しています。人間のアーティストやクリエーターが置き換わる可能性に関する懸念はありますが、AI ツールを使用して、新しいアイデアを生み出したり、画像やビデオの編集や音楽制作などのタスクを支援したりして、アートの成果と生産性を向上させることができます。さらに、講演者は、伝統芸術が消えることはなく、AI ツールはアーティストが成果と生産性を向上させるためのツールと見なすことができると考えています。アートの世界における AI の急速な発展は、それがユニークでコレクターに求められるようになれば、その価値を高める可能性があります。さらに、AI ツールは、特定のタスクを自動化し、アーティストが作品の他の側面に集中できるようにすることで、芸術的表現と革新の新しい機会を生み出すことができます。鍵となるのは、AI を私たちの能力を置き換えるのではなく、強化するためのツールとして使用することです。
OpenAI GPT-4: これまでで最も高度な AI - テスラとイーロン マスクのライブ
OpenAI GPT-4: これまでで最も高度な AI - テスラとイーロン マスクのライブ
イーロン マスクは、ソーシャル メディア、投資、業界での競争、持続可能なエネルギー、炭素税、チップ製造装置、中国、テスラの生産プロセス、彼の生い立ちなど、幅広いトピックについて話し合う YouTube ショーに出演しました。マスク氏は、世界に変化をもたらし、気候危機と戦うために持続可能なエネルギーを促進したいという彼の願望と、人類文明が多惑星種として地球を超えて拡大するという彼の計画を強調しました。彼はまた、Zip2 を含む彼の初期のベンチャーと、投資家にインターネット企業への投資を説得する最初の苦労についても話しました。 Zip2 の高度なソフトウェアにもかかわらず、Zip2 は既存のメディア企業からあまりにも多くの制御を受けることに苦戦し、その技術の展開がうまくいかなかった.
「OpenAI GPT-4: The Most Advanced AI Yet - Live with Tesla & Elon Musk」ビデオには、Elon Musk がさまざまな企業との経験を共有する複数のセグメントが含まれています。あるセグメントでは、オンラインのシティ ガイドおよびビジネス ディレクトリである Zip2 での過去の経験と、新聞が業界のプレーヤーよりも優れたパートナーであったことについて語っています。 Musk は、Zip2 が主要な新聞に技術サービスを提供して収益を上げ、Craigslist によってクラシファイド広告ビジネスが破壊されないようにすることを支援したと説明しています。 Musk はまた、企業が Web サイトを作成するのを支援した初期のインターネット会社についても語っています。これにより、Musk はインターネットの成功を信じるようになりました。最後に、Musk は、PayPal が取引速度を改善することで銀行業界を混乱させ、GM のような主要なプレーヤーを倒産させた方法について語っています。Tesla が始まったときもそうでした。