OpenAIによる、入門解説、重要論文、演習、短いアルゴリズム実装を通じて深層強化学習を学べる教材。
Takamatsu-Hikaru/AI-Research-Guide
AI研究を始める学生向けの中国語・英語ガイド。大学選び、研究に関するFAQ、入門プロジェクト、学習ロードマップ、論文カードを紹介します。
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- 6 日前
これは何?
大学に入学したばかりで、AIや研究について知りたい学生向けのガイドです。研究を始める理由や方法、研究テーマの見つけ方、教授への連絡方法に関するよくある質問への回答に加え、入門プロジェクト、代表的な論文、研究分野別の講義やツールをまとめています。
大規模言語モデル、エージェント、コンピュータビジョン、マルチモーダル学習、生成モデル、強化学習、世界モデル、身体性知能など、AIの10分野を取り上げ、それぞれの概要、発展の流れ、用語を簡潔に紹介しています。論文カードから原著論文や関連プロジェクトにアクセスできるほか、用語や学会を調べる機能もあります。
同じ内容を、全文検索に対応したGitHub Pagesサイト、学生団体のWiki、個人ホームページの3つの形式で公開しています。リポジトリはMarkdownで作成されており、issueやプルリクエストで貢献できます。
主な機能
- 01研究の始め方、テーマの見つけ方、指導教員への連絡に関するQ&A
- 02最初の成果を目に見える形にするための、AI入門プロジェクトの手順
- 03発展の年表や用語を含む、研究分野ごとの概要
- 04原著論文へのリンクや関連プロジェクトを掲載した論文カード
- 05用語や学会・学術誌を調べる機能
- 06中国語と英語に対応した、検索可能なWebサイトとして公開
ユースケース
- AI研究を始めるべきか、どう始めるかを考えている大学1年生
- 特定のAI分野の論文や講義を厳選したリストから探す
- 機械学習を実際に経験するための入門プロジェクトを探す
- 研究用語を理解するために、中国語話者の学生が参照する
クイックスタート
- 1
Node.js 22以降をインストールする
- 2
依存関係をインストールする
npm ci - 3
サイトをビルドする
npm run build - 4
ビルドしたガイドをブラウザーで開く
使う前に知っておきたいこと
- 中国語のガイドのため、英語話者は一部しか利用できません。
- プロジェクトにライセンスが指定されていないため、再利用の条件が不明です。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- AI-Research-Guide とは?
- AI研究を始める学生向けの中国語・英語ガイド。大学選び、研究に関するFAQ、入門プロジェクト、学習ロードマップ、論文カードを紹介します。 大学に入学したばかりで、AIや研究について知りたい学生向けのガイドです。研究を始める理由や方法、研究テーマの見つけ方、教授への連絡方法に関するよくある質問への回答に加え、入門プロジェクト、代表的な論文、研究分野別の講義やツールをまとめています。
- AI-Research-Guide は無料で使えますか?ライセンスは?
- AI-Research-Guide にはライセンスが明記されていません。コードは公開されていますが、ライセンスがない場合は再利用の許諾がないため、利用前に作者に確認することをおすすめします。
- AI-Research-Guide は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。AI-Research-Guide の最終コミットは 2026年11月1日 です。
- AI-Research-Guide は何に使えますか?
- AI研究を始めるべきか、どう始めるかを考えている大学1年生 特定のAI分野の論文や講義を厳選したリストから探す 機械学習を実際に経験するための入門プロジェクトを探す 研究用語を理解するために、中国語話者の学生が参照する
- AI-Research-Guide のインストール方法は?
- Node.js 22以降をインストールする 依存関係をインストールする: npm ci サイトをビルドする: npm run build ビルドしたガイドをブラウザーで開く
- AI-Research-Guide はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/Takamatsu-Hikaru/AI-Research-Guide
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
古典的・注目すべきコンピューターサイエンス論文を厳選してまとめ、閲覧先や議論の場へのリンクを掲載するコミュニティ運営のディレクトリ。
Obsidianで動く個人向けAIエージェントのフレームワーク。Claude Codeが補助エージェントを調整し、引用付きで自ら維持するローカルWikiを長期記憶として活用します。
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AI/ML研究のアイデアを、実験計画から実装・実行・独立レビューまで進め、論文執筆に使えるエビデンス一式を作成するオープンソースのエージェントワークフロー。