AIを勉強するのに役立つサイト100選（2026年版）
AIを学ぶリソースは急増しているが、「とりあえず検索したらたくさん出てきて何から見ればいいか分からない」という状態になりがちです。この記事では、公式ドキュメント・オンライン講座・論文サービス・ビジュアル教材・日本語コミュニティまで、分野ごとに100サイトまとめました。 全部で100サイト。リンクはすべて2026年7月に到達を確認している。上から順番に読む必要はないので、今の自分の状況に近い見出しへ飛んでほしいです！ 目次 まず日本語で読む AI企業公式の学習コンテンツ プロンプトエンジニアリングを学ぶ 機械学習・ディープラーニングの基礎を固める LLM・Transformerをゼロ...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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この話題に関連する、TOEの実践・観測記録
AIに社内資料を読ませて文書を作らせると、何％が出典の辿れない創作になるのか — 2,629点の来歴監査
公式文書を与えたうえでAIに合意文書を作らせ、生成物1点ずつの出どころを監査した研究があります。原典に直接遡れたのは43.7%、一切遡れない創作が22.1%、仕組み由来のゴミが6.8%。AIに社内資料を読ませて提案書や議事録を作らせる運用に、そのまま効く数字です。
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本物の顔写真を使わずに、顔認証システムの優劣は比較できるのか（合成データ12件×モデル24本の検証）
ルクセンブルク大学らの研究が、AI生成の合成顔データセット12件と実データのベンチマーク7件を、学習済みモデル24本で突き合わせた。上位の合成データは実データとの相関が平均0.90に達する一方、最下位は-0.52まで落ちる。顔写真を集めずにベンダー比較ができる条件と、鵜呑みにしてはいけない境界を整理する。
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推薦モデルは再学習なしで更新できるか？ データ1.8%でRMSE0.810という実測
推薦システムを再学習せずに新しい行動データだけで更新する手法を公開した。データの1.8%しか読まずにRMSE0.810、更新は1バッチ90ms、CPU単体で動く。一方で大規模カタログではアイテムカバレッジ1%未満まで落ちる限界も報告されている。中小ECにとって何を意味するかを整理する。
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