人工知能、機械学習、コンピュータビジョンなど、Ultralytics 用語集をご覧ください。
3Dオブジェクト検出:LiDAR、点群、ディープラーニングが、自律走行車、ロボット工学、ARのための正確な3Dバウンディングボックスをどのように構築しているかを探る。
AIエージェントとは何か、また、これらの自律システムが最新の自動化をどのように強化しているかを学びましょう。知覚-思考-行動ループと、コンピュータビジョンおよびロボット工学における役割について解説します。
AI倫理を探求しましょう。公正さ、透明性、説明責任、プライバシーなどの原則を学び、責任あるAI開発と信頼を確保します。
AIセーフティ(AIシステムの意図しない危害を防ぐための重要な分野)について学びましょう。その主要な柱、実際の応用例、責任あるAIにおける役割について解説します。
機械学習における精度の重要性、その計算方法、不均衡データセットにおける制限事項、モデルの性能を向上させる方法について解説します。
行動認識(Human Activity Recognition)を探求する:ヘルスケア、セキュリティ、スポーツのためのビデオ、ポーズ推定とディープラーニングはどのように人間の行動をdetect します。
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、AIと機械学習における現実世界の応用例について解説します。
アクティブラーニングは、ラベル数を抑えつつ精度を高める、費用対効果の高い機械学習手法です。AIトレーニングをどのように変革するかを解説します。
Adam 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の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、実際の例、およびAIセキュリティを強化するための防御戦略をご覧ください。
アルゴリズムのバイアス、その発生源、そして実際の事例について解説します。バイアスを軽減し、公平で倫理的なAIシステムを構築するための戦略を学びましょう。
アンカーボックスがどのようにアンカーベースの物体検出、分類、回帰、NMSための事前分布を可能にし、自律走行や小売業に応用されているかを学ぶ。