コースについて

このコースでは、Bittensorの基本的な側面に焦点を当て、AI開発とブロックチェーン統合への分散型アプローチを詳細に説明します。ネットワークの歴史と設計、バリデーターとマイナーの役割、報酬の公平な分配を確保するメカニズムについて取り上げています。また、TAOトークンの機能、ガバナンス構造、分散型AIの倫理的考慮事項についても検討しています。このコンテンツは、人工知能とブロックチェーン技術の交差点に興味を持つ方々に明確で詳細な分析を提供するよう構成されています。

学習内容

• Bittensorの分散型AIネットワークの基本原則Bittensorの技術構造、ノード間の相互作用、サブネットの特化役割マイナーと検証者のAIモデルのトレーニングと検証の役割Dynamic TAOがステーキング、流動性、サブネット価値評価を改善する方法コミットリベールメカニズムおよびAIモデル検証のセキュリティ確保における役割TAOの経済構造、エミッションスケジュールおよび分配モデルを含むガバナンスフレームワーク、提案と投票を通じた意思決定データの整合性を確保し、操作を防止するセキュリティメカニズム分散型AIにおける倫理的考慮、バイアス緩和とプライバシー保護ステーキングとマイニングインセンティブが参加を促進し、ネットワークの安定性を確保する