AI・コンピュータービジョン用語集

AI倫理

AIの倫理を探る-責任あるAIの開発と信頼を確保するために、公平性、透明性、説明責任、プライバシーなどの原則を学ぶ。

機械学習における精度の重要性、その計算方法、不均衡なデータセットにおける限界、モデルのパフォーマンスを向上させる方法を発見してください。

ニューラルネットワークにおける活性化関数の役割、その種類、そしてAIや機械学習における実際の応用例についてご紹介します。

少ないラベルで精度を向上させる、費用対効果の高い機械学習手法、能動学習をご覧ください。AIトレーニングにどのような変化をもたらすかをご覧ください！

アダム・オプティマイザーが、適応学習率、モメンタム、AIにおける実際のアプリケーションを備えた効率的なニューラルネットワークトレーニングをどのようにパワーアップさせるかを学びます。

AIシステムに対する敵対的攻撃の影響、その種類、実例、AIセキュリティを強化するための防御戦略について解説します。

アルゴリズムの偏り、その原因、実際の例を発見する。バイアスを軽減し、公正で倫理的なAIシステムを構築するための戦略を学びます。

アンカーベースのディテクタが、正確なローカライゼーション、スケール適応性、実世界でのアプリケーションにより、物体検出にどのような革命をもたらすかをご覧ください。

精度、効率、適応性を向上させた合理的な物体検出で、実世界のアプリケーションに対応します。