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AI-101

講義ノート、測定値、コードサンプル、およびPytorchとTensorflowを自分自身に教えるためのリソース。

このクラスは以前はブートキャンプとして教えられていましたが、現在は自己ペースのオンラインリソースです。

有用なリソースのキュレーションされたコレクションについては、Brad's Github Starsを参照してください。

セッション	トピック	トト
準備	n/a	preparies.mdを参照してください
？ 1週目	役割、機械学習の基本、技術スタック	ディープラーニングの仕組みとフリーソフトウェアへのイントロ
？ 1週目	？「ファンデーション」ライブデモ	SuperDatascienceコードインタープリターガイド
？ 2週目	最終的なプロジェクトのアイデア	プロジェクトを選んでください！
？ 2週目	ユニバーサルMLワークフロー	ユニバーサルMLワークフローとすべての回帰理論
？ 3週目	ペアプログラミング、プロジェクトQ＆A	あなたのプロジェクトに取り組みます
？ 3週目	データエンジニアリング、ETLの基本、およびデータラングリングテクニック	あなたのプロジェクトに取り組みます
？ 4週目	AWS、Azure、GCPクラウドセットアップデモのOpenRouterソムリエアプリ	AWS無料層をセットアップします
？ 5週目	？メトリックと損失関数、モデルアーキテクチャ、ハイパーパラメーター	60分のPytorch Blitz
？ 7週目	？ブートキャンプの後...	出て勝ちます！
？ 7〜8週	？プロジェクトプレゼンテーション	オンラインで自分自身について自慢します

参加者は、キャリアの願望に合わせた最終プロジェクトにかなりの時間を捧げます。過去のプレゼンテーションとソースコードの配列については、BradのYouTubeチャンネルにアクセスしてください。

ステップ	詳細
？§データ収集とシンプルモデル	Scikit-llmを使用して合成テキストデータを生成します。 KaggleまたはHugging Faceでデータセットを探索します。
？§カスタムモデル（オプション）	初心者：基本的な画像/テキスト分類器については、Tensorflow QuickStartをフォローしてください。推奨： 60分間のPytorch Blitzに飛び込み、Pytorchテキスト分類またはPytorch画像分類を調べます。より高度な：テキストの顔を抱きしめて、微調整前のモデルまたは？画像分類。 AppleオタクはMLXのみを使用します。
チャレンジと実験（オプション）	Advanced： Keras Coreのようなクロスプラットフォームフレームワークを探索します。？非常に高度な： Kaggleから勝利モデルを再現しようとします。