シェルビン・アミディ

現在

私と双子の兄弟であるアフシンは、2025年春からスタンフォード大学でCME 295: Transformers & Large Language Modelsのコースを教えています。

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このクラスには教科書と、もちろん一連の学習ガイドが付属しています。ぜひチェックしてみてください！

教科書

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チートシート

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過去

双子の兄弟であるアフシンと共に、彼がMITで教えたクラスと私がスタンフォードでTAを務めたクラスの重要なポイントをまとめた、理解しやすい学習ガイドを作成しました。

VIPチートシート: CS 221
人工知能

• 反射ベースのモデル
• 状態ベースのモデル
• 変数ベースのモデル
• 論理ベースのモデル

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VIPチートシート: CS 229
機械学習

• 教師あり学習と教師なし学習
• 深層学習
• 機械学習のヒントとコツ
• 確率、統計、線形代数、微積分のリフレッシャー

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VIPチートシート: CS 230
深層学習

• 畳み込みニューラルネットワーク
• 再帰型ニューラルネットワーク
• 深層学習のヒントとコツ

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VIPチートシート: CME 102
常微分方程式

• 1階および2階の常微分方程式とその応用
• 線形代数、微積分、三角関数のツール
• Matlabのヒント

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VIPチートシート: CME 106
エンジニアのための確率と統計

• コースの主要概念
• 分布表、よくある質問
• Matlabのヒントとコース関連機能

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学習ガイド: 15.003
データサイエンスツール

• SQLによるデータ取得
• R、Pythonによるデータ操作と可視化
• Git、Bashによるエンジニアリングのヒント

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学習ガイド: 15.003
モデリング

• データ準備（訓練、テスト、検証）
• 教師あり学習（分類、回帰）
• 教師なし学習（クラスタリング）
• パフォーマンス指標

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