【AI_4日目】学習リンク2

こんにちは投資ロウトです。

背景

将来AI開発ができるようになりたい背景があります。

学習リンク

【先輩からのアドバイスで色々学習していく】

・オートエンコーダー

https://jp.mathworks.com/discovery/autoencoder.html

https://it-trend.jp/development_tools/article/32-0024

https://www.ibm.com/jp-ja/topics/autoencoder

https://aismiley.co.jp/ai_news/autoencoder/

https://ledge.ai/articles/autoencoder

https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/autoencoder?hl=ja

https://zero2one.jp/ai-word/stacked-auto-encoder/

・デノイジングエンコーダー

https://www.jstage.jst.go.jp/article/fss/34/0/34_712/_pdf/-char/ja

・「Llama 3.1」の日本語追加学習モデル

https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2407/26/news150.html

・1万種類を超える大規模言語モデル(LLM)をまとめてダウンロード数や類似性などを分かりやすく視覚化したデータライブラリが公開される

https://gigazine.net/news/20230722-hugging-face-llm-constellation/

・推定1000万円以下のコストで開発され、国内最大・最高性能を達成した日本語LLM, Karakuri-LMの秘密

https://wirelesswire.jp/2024/02/86044/

・ゼロから始めるPaperspace Gradient【Google Colab代替サービス】

https://qiita.com/kunishou/items/dccb44848e5b572619bc

・【ChatGPT-4oとAI激戦時代②】OpenAI激闘の歴史を知れば未来を予測できる！

https://youtu.be/dHxFEqsGLsg?si=Dk8IkinOI_sN6kPV

その他

・Hugging Face・・・AI開発・機械学習のために必要な「AI開発・機械学習のためのプラットフォーム」と「AIの開発や研究に役立つさまざまなオープンソースライブラリ」を提供するオープンソースプラットフォーム

https://ai-market.jp/services/hugging-face/

・GGML/GGUF/GPTQの違い

https://zenn.dev/kun432/scraps/6fc012752afa62

・[速報]AWS Trainium 2が発表されました #AWSreinvent

https://dev.classmethod.jp/articles/breaking-trainium2/

・Colaboratoryの有料プランの仕組みが変更となったので仕様を確認しました（2022年9月）

https://www.currypurin.com/entry/2022/09/30/093810

・Python boto3 でAWSを自在に操ろう ~入門編~

https://qiita.com/kimihiro_n/items/f3ce86472152b2676004

・Google検索からキャッシュ消える　公式Xが理由を説明

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2402/07/news154.html

ご精読ありがとうございました。焦らずコツコツ頑張っていきたいと思います。