AI は、機械学習、大規模言語モデル、生成 AI など、この分野のさまざまな種類のテクノロジーを示すために、同じ意味で使用されることがよくあります。AI を理解するのに役立つリソースをウェブでご覧ください。
AI とも呼ばれるさまざまな新しいテクノロジーの基本と定義を理解します。
ウェブの実務担当者として、新しいテクノロジーを慎重に、責任を持って構築することが重要です。
生成 AI から状況に応じた結果を大規模に取得するための手法について説明します。

実践的なヒント

実際の LLM と、さまざまなモデルサイズの実際の影響をご覧ください。
LLM をジャッジ手法として使用して、モデルとプロンプトを評価します。検証を人間ではなく別の LLM に委任します。
低レイテンシ、サーバーサイドのコストの削減、API キー不要、ユーザーのプライバシー保護の強化、オフライン アクセスなどのメリットをご紹介します。
LLM から可能な限り最良の出力が得られるように質問を作成します。

構築を開始

有害性検出が重要な理由と、クライアントサイド AI を使用して有害性を根本から軽減する方法について説明します。
有害なコンテンツをソースで検出して軽減するクライアントサイド AI システムを構築する方法を学びます。
オンライン ショップでは、商品レビューを表示することでコンバージョンが 270% 増加する可能性があります。クライアントサイド AI でレビューの質を高めることができます。

Web AI Summit 2024

クライアントサイド AI の可能性と今後の展望をご覧ください。
デベロッパーがこれまでにないウェブ アプリケーションを構築できるようにする JavaScript ライブラリについて学びます。
WebAssembly や WebGPU などの技術がブラウザに AI 機能をもたらした仕組みをご覧ください。
Gemini のロゴ。
Google AI JavaScript SDK を使用して、ウェブ上で Gemini API にアクセスする方法を学びます。
Gemini API と Vertex AI API のコードサンプルとプロンプトを確認します。
ベスト プラクティスとリソースを使用して、AI を責任を持って使用する方法を学びます。

Chrome の AI

AI、WebGPU、WebAssembly に関する Google Chrome のドキュメントをご覧ください。
Chrome でデバイス上で Gemini の最も効率的なモデルを実行します。
Gemini に DevTools Console 内で分析情報を提供するよう依頼すると、エラーと警告をより深く理解できます。
クライアントサイド AI は、データのプライバシーを保護し、レイテンシを改善しながら、強力なモデルをユーザーに提供します。
GPU を使用して一貫したテスト環境をセットアップすることは、予想以上に難しい場合があります。直面した問題とその解決策をご覧になり、アプリケーションのパフォーマンスを向上させましょう。

動画で学びましょう

以下の動画で、AI の基礎と TensorFlow JS について学びましょう。
この概要は、次のプロジェクトやアイデアで ML を使用することに関心のあるクリエイティブ、ウェブ デベロッパー、JavaScript の実務担当者を対象としています。
業界でよく使われる専門用語の基礎と定義、そして用語の意味を学びましょう。
事前トレーニング済みモデルを使用すると、アイデアをより迅速にプロトタイピングできます。本番環境で使用できる場合もあります。