diff --git a/translations/README.ja.md b/translations/README.ja.md index 58b67631..20c5817e 100644 --- a/translations/README.ja.md +++ b/translations/README.ja.md @@ -40,64 +40,64 @@ # コンテンツ - + - - + + - + - + - + - + - + - + - - - - - - - + + + + + + + - + - + - - - - - - - - + + + + + + + + - - - + + + - + - +
NoLessonIntroPyTorchKeras/TensorFlowLab
#Lesson概要PyTorchKeras/TensorFlowラボ
IAI入門
1Introduction and History of AIText
IAIについての概要
1AIの概要と歴史Text
IIシンボリックAI
2 Knowledge Representation and Expert SystemsTextExpert System, Ontology, Concept Graph
2 知識表現とエキスパートシステムTextエキスパートシステム, Ontology, コンセプトグラフ
IIIニューラルネットワーク入門
3Perceptron
3パーセプトロン Text NotebookLab
4 Multi-Layered Perceptron and Creating our own FrameworkTextNotebookLab
4 多層パーセプトロンと独自のフレームワークの構築TextNotebookLab
5Intro to Frameworks (PyTorch/TensorFlow)
Overfitting		フレームワーク入門 (PyTorch/TensorFlow)
オーバーフィッティング		 Text
Text		 PyTorch Keras/TensorFlow Lab
IVコンピュータビジョンAI Fundamentals: Explore Computer VisionAIファンダメンタルズ コンピュータビジョンの探求
Microsoft Learn Module on Computer Vision
Microsoft Learn Module - コンピュータビジョン PyTorch TensorFlow
6Intro to Computer Vision. OpenCVTextNotebookLab
7Convolutional Neural Networks
CNN Architectures		Text
Text		PyTorchTensorFlowLab
8Pre-trained Networks and Transfer Learning
Training Tricks		Text
Text		PyTorchTensorFlow
Dropout sample		Lab
9Autoencoders and VAEsTextPyTorchTensorFlow
10Generative Adversarial Networks
Artistic Style Transfer		TextPyTorchTensorFlow GAN
Style Transfer
11Object DetectionTextPyTorchTensorFlowLab
12Semantic Segmentation. U-NetTextPyTorchTensorFlow
6コンピュータビジョン入門 OpenCVTextNotebookLab
7畳み込みニューラルネットワーク
CNN アーキテクチャ		Text
Text		PyTorchTensorFlowLab
8事前学習済みネットワークと転移学習
ディープラーニングのトレーニングのコツ		Text
Text		PyTorchTensorFlow
Dropout sample		Lab
9オートエンコーダーとVAETextPyTorchTensorFlow
10生成アドバーサリアルネットワーク
Artistic Style Transfer		TextPyTorchTensorFlow GAN
Style Transfer
11オブジェクト検出TextPyTorchTensorFlowLab
12セマンティック・セグメンテーション U-NetTextPyTorchTensorFlow
V自然言語処理AI Fundamentals: Explore Natural Language ProcessingAIファンダメンタルズ 自然言語処理の探究
Microsoft Learn Module on Natural Language
Microsoft Learn Module - 自然言語 PyTorch TensorFlow
13Text Representation. Bow/TF-IDFTextPyTorchTensorFlow
14Semantic word embeddings. Word2Vec and GloVeTextPyTorchTensorFlow
15Language Modeling. Training your own embeddingsTextTensorFlowLab
16Recurrent Neural NetworksTextPyTorchTensorFlow
17Generative Recurrent NetworksTextPyTorchTensorFlowLab
18Transformers. BERT.TextPyTorchTensorFlow
19Named Entity RecognitionTextTensorFlowLab
20Large Language Models, Prompt Programming and Few-Shot TasksTextPyTorch
13文書表現 Bow/TF-IDFTextPyTorchTensorFlow
14セマンティックな単語の埋め込み Word2Vec と GloVeTextPyTorchTensorFlow
15言語モデリング 言語モデリング - 独自のエンベッディングを学習させるTextTensorFlowLab
16リカレント・ニューラルネットワークTextPyTorchTensorFlow
17生成リカレントネットワークTextPyTorchTensorFlowLab
18トランスフォーマー BERTTextPyTorchTensorFlow
19名前付き固有表現認識TextTensorFlowLab
20大規模言語モデル、プロンプトプログラミング、Few-shot タスクTextPyTorch
VIその他のAI技術
21Genetic AlgorithmsTextNotebook
22Deep Reinforcement LearningTextTensorFlowLab
23Multi-Agent SystemsText
21遺伝的アルゴリズムTextNotebook
22深層強化学習TextTensorFlowLab
23マルチエージェントシステムText
VIIAI倫理
24AI Ethics and Responsible AITextMS Learn: Responsible AI Principles
24AI 倫理と責任ある AI のあり方TextMS Learn: Responsible AI Principles
Extras
X1Multi-Modal Networks, CLIP and VQGANTextNotebook
X1マルチモーダルネットワーク、CLIP、VQGANTextNotebook
-**[Mindmap of the Course](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** +**[コースのマインドマップ](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** 各レッスンには、事前に読むべき資料（上の**Text**としてリンクされています）と、実行可能なJupyter Notebooksが含まれており、これらは多くの場合、フレームワーク（**PyTorch**または**TensorFlow**）に固有のものです。実行可能なノートブックには理論的な内容も多く含まれているので、トピックを理解するためには、少なくとも1つのバージョンのノートブック（PyTorchまたはTensorFlowのどちらか）を通読する必要があります。また、いくつかのトピックには**Lab**が用意されており、学習した内容を特定の問題に適用してみる機会があります。 @@ -139,31 +139,31 @@ [![Promo video](/lessons/sketchnotes/ai-for-beginners.png)](https://youtu.be/m2KrAk0cC1c "Promo video") -> 🎥 Click the image above for a video about the project and the folks who created it! +> 🎥 上の画像をクリックすると、このプロジェクトについてとプロジェクトに関わった人たちについての動画が見られます。 --- -## Pedagogy +## 教育学 -We have chosen two pedagogical tenets while building this curriculum: ensuring that it is hands-on **project-based** and that it includes **frequent quizzes**. +私たちはこのカリキュラムの作成にあたって、2つの教育的信条を選びました：実践的な**プロジェクトベース**であることと、**頻繁な小テスト**を含むことを保証することです。. -By ensuring that the content aligns with projects, the process is made more engaging for students and retention of concepts will be augmented. In addition, a low-stakes quiz before a class sets the intention of the student towards learning a topic, while a second quiz after class ensures further retention. This curriculum was designed to be flexible and fun and can be taken in whole or in part. The projects start small and become increasingly complex by the end of the 12 week cycle. +プロジェクトに沿った内容であることを確認することで、学生にとってより魅力的なプロセスとなり、概念の定着が強化されます。また、授業前に行われる小テストは、生徒の学習意欲を高め、授業後に行われる2回目の小テストでは、さらなる定着を図ることができます。このカリキュラムは、全部または一部を受講できるよう、柔軟かつ楽しくデザインされています。プロジェクトは小さなものから始まり、12週間のサイクルが終わるころには徐々に複雑になっていきます。 -> Find our [Code of Conduct](etc/CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](etc/CONTRIBUTING.md), and [Translation](etc/TRANSLATIONS.md) guidelines. Find our [Support Documentation here](etc/SUPPORT.md) and [security information here](etc/SECURITY.md). We welcome your constructive feedback! +> [行動規範](etc/CODE_OF_CONDUCT.md)、[コントリビューター](etc/CONTRIBUTING.md)、[翻訳のガイドライン](etc/TRANSLATIONS.md)をご覧ください。サポートドキュメントやセキュリティ情報についてはこちらをご覧ください。建設的なご意見をお待ちしています。 -> **A note about quizzes**: All quizzes are contained [in this app](https://black-ground-0cc93280f.1.azurestaticapps.net/), for 50 total quizzes of three questions each. They are linked from within the lessons but the quiz app can be run locally; follow the instruction in the `etc/quiz-app` folder. +> **クイズについての注意事項**。すべてのクイズは[このアプリ](https://black-ground-0cc93280f.1.azurestaticapps.net/)に含まれており、3問ずつのクイズが合計50問あります。クイズはレッスンからリンクされていますが、クイズアプリはローカルで実行することができます。 -## Offline access +## オフラインでのアクセス -You can run this documentation offline by using [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork this repo, [install Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) on your local machine, and then in the `etc/docsify` folder of this repo, type `docsify serve`. The website will be served on port 3000 on your localhost: `localhost:3000`. A pdf of the curriculum is available [at this link](/etc/pdf/readme.pdf). +[Docsify](https://docsify.js.org/#/)を使えば、このドキュメントをオフラインで実行することができます。この repo を fork して、ローカルマシンに [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) をインストールし、この repo の `etc/docsify` フォルダで `docsify serve` とタイプしてください。ウェブサイトはあなたのローカルホストのポート3000に提供されます: `localhost:3000`. カリキュラムの pdf は[このリンク](/etc/pdf/readme.pdf)で入手できます。 -## Help Wanted! +## ヘルプ募集中 -Would you like to contribute a translation? Please read our [translation guidelines](etc/TRANSLATIONS.md). +翻訳にご協力いただけますか？ [翻訳のガイドライン](etc/TRANSLATIONS.md)をお読みください。 -## Other Curricula +## その他のカリキュラム -Our team produces other curricula! Check out: +私たちのチームは、他のカリキュラムを制作しています チェックしてみてください。 - [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners) - [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners)