デジタル資産投資家に対する私の重要なルールの XNUMX つは、自分の投資について説明できるようにすることですが、AI が人工知能と言えるほどの速さで進歩しているため、言うは易く行うは難しです。
特に、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、自然言語処理などのフレーズが、まるで基本的な英語であるかのように飛び交っています。
新しい投資家にとって、AI の学習曲線はさらに急になる可能性があります。 私がこの市場に初めて参入したとき、読んでいた内容のおそらく 10% しか理解できませんでした。 しかし、AI 関連の基本的な専門用語を定義できるようになると、このテクノロジーで何ができるのかがようやく理解できました。 と その後 自分の投資について説明することができました。
あなたも同じようにできるように、基本的な AI 用語をフラッシュカードにまとめて、AI がどのように機能し、なぜ価値があるのかを理解できるようにしました。
それぞれの定義を説明し、それが AI とどのように関連するかを示す例を紹介する簡単なビデオもありますので、ぜひご覧ください。
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ステップ1: まずは、AI 投資家が知っておくべき 15 の基本的な定義について説明する 16 分間の短期集中コースをご覧ください。
ステップ2: 以下のフラッシュカードを使用して、これらの定義を学習してください。 完璧に暗記する必要はありませんが、他の人に用語を説明できるようにする必要があります。
参照できる定義は次のとおりです。
- 機械学習: AI のサブセット。明示的にプログラムされていなくても、コンピューターがデータから学習して予測や決定を行えるようにするアルゴリズムと統計モデルの開発が含まれます。
- 深層学習: 多くの層を持つ人工ニューラル ネットワークを使用して、コンピューターが大量の非構造化データから学習できるようにする機械学習のサブセット。
- 自然言語処理(NLP): 人間の言語を理解し、解釈し、応答するように機械に教えることを含む AI のサブセット。
- ロボット工学: ロボットの設計と開発を含む AI の分野。ロボットは、自律的に、または人間の指導を受けてタスクを実行できる機械です。
- コンピュータビジョン: コンピューターに画像やビデオを解釈および分析するよう教えることを含む AI のサブセット。
- ニューラル ネットワーク: 人間の脳の構造と機能にヒントを得た機械学習モデルの一種。
- 強化学習: 報酬シグナルを最大化する環境でアクションを実行するようにエージェントをトレーニングする機械学習の一種。
- 自然言語生成 (NLG): 機械に人間のような言語を生成するように教える自然言語処理 (NLP) のサブセット。
- エキスパートシステム: 特定の分野における人間の専門家の意思決定能力を模倣する AI システム。
- データマイニング: 統計的および計算的手法を使用して、大規模なデータセット内のパターンと洞察を発見するプロセス。
- ビッグデータ: 特に人間の行動や相互作用に関連するパターン、傾向、関連性を明らかにするために分析できる非常に大規模なデータセット。
- 人工知能の倫理: AI システムとアプリケーションの倫理的、社会的、政治的影響の研究。
- 説明可能なAI: 決定や予測に対する説明や正当化を提供できる AI システムとモデル。
- 敵対的生成ネットワーク (GAN): XNUMX つのニューラル ネットワークを含む深層学習モデルの一種。XNUMX つは偽のデータを生成し、もう XNUMX つは本物のデータと偽のデータを区別します。
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNN): 画像認識やコンピュータ ビジョン タスクに一般的に使用されるニューラル ネットワークの一種。
- 幻覚 (AI における): 大規模な言語モデルが、一見一貫性があり意味のあるテキストを生成するが、実際には現実に基づいていない、または事実情報に基づいていない現象。
これらの用語を学べば、AI 投資の専門家になれるでしょう。
ここで最初の XNUMX つの AI ピックのロックを解除します。
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- 情報源: https://aicinvestors.com/article/ai-crash-course-basic-terminology-for-artificial-intelligence-investors/
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