AI とウェブ
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。ここでは、AI を理解するためのリソースをウェブで紹介しています。
AI とは
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。
倫理と AI
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。
サイト内検索をアップグレード
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
LLM のサイズを理解する
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。
モデルの機能を比較する
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。
クライアントサイド AI のパフォーマンスと UX を改善
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。
プロンプト エンジニアリングの改善
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
商品レビューの候補
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。
Gemini
ウェブ版 Gemini
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 1.5 Pro(コード用)
Gemini 1.5 Pro では、より長いコードブロック全体で、より関連性の高い問題解決タスクを実行できます。
Google の生成 AI サンプル
Google AI Gemini API と Vertex AI API のサンプルコードとプロンプトについて説明します。
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。
組み込みの AI
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。
コンソールの分析情報を確認する
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 を使用する
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。
ウェブ AI モデルのテストを強化する
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。
ウェブ実務担当者のための ML
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。
AI、ML、ディープ ラーニング
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とは
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。