Application RequirementsのEssayのためにAIの理論と実装を研究

Stanford大学のコンピュータサイエンス専攻の入学することを目指すためには、AIの理論と実装の両方を高いレベルで習得する必要があります。

AIの理論と実装には、様々な分野がありますが、特にニューラルネットワーク、トランスフォーマー、生成AIが重要と考えています。

ニューラルネットワークとトランスフォーマーは、現代のAIの基礎となる数学的なモデルです。これらのモデルを理解するためには、単に既存のプログラムコードを使うだけではなく、ゼロからそれらのプログラムを作成することが重要です。これにより、ニューラルネットワークとトランスフォーマーの仕組みや特徴を深く理解できます。

生成AIは、ニューラルネットワークとトランスフォーマーを応用したAIの一種で,代表的な例として、chatGPTがあります。

生成AIの実装において、PyTorchというフレームワークを使います。

PyTorchは、ニューラルネットワークやトランスフォーマーを簡単に扱えるように設計されたフレームワークです。

PyTorchを使うことで、生成AIの実装を効率的に行うことができます。

これらのAIの理論と実装に関する研究成果をApplication RequirementsのEssayとしてまとめます。

Essayでは、どのようにAIの理論と実装を学んだか、どのような成果を得たか、どのような将来の展望があるかなどを詳しく説明します。

エッセイによって、Stanford大学でAIの研究を行うことへの強い意志や能力を示すことができます。