أسس الذكاء الاصطناعي
افهم ما هو الذكاء الاصطناعي، وكيف تتعلم الأنظمة، وأين تفشل، وكيف تحكم على الادعاءات دون مبالغة.
مكتبة الذكاء الاصطناعي المجانية
84 أدلة باللغة الإنجليزية البسيطة، ومسارات تعليمية منظمة، ومكتبة مفتوحة - تم إنشاؤها بواسطة منظمة غير ربحية مستقلة 501(c)(3) حتى يتمكن أي شخص من فهم الذكاء الاصطناعي الحديث.
ابدأ هنا
تتضمن كل دورة نتائج صريحة، وكفاءات محددة، وأنشطة تدريبية، ومشروع تخرجي تطبيقي.
افهم ما هو الذكاء الاصطناعي، وكيف تتعلم الأنظمة، وأين تفشل، وكيف تحكم على الادعاءات دون مبالغة.
استخدم الذكاء الاصطناعي بشكل منتج مع حماية الخصوصية، والتحقق من المخرجات، والحفاظ على المساءلة البشرية.
قيم حالات استخدام مكان العمل، وتشغيل تجارب آمنة، وقياس القيمة، والتواصل مع التغييرات بمسؤولية.
حلل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال الحقوق، والعدالة، والحوكمة، والسلامة، ونتائج المصلحة العامة.
فهم نماذج اللغة، والاسترجاع، والوكلاء، والتقييم، والتكلفة، وضمانات النشر من خلال تصميم النظام العملي.
مسارات الموضوع
انتقل إلى المنطقة التي تهتم بها. يحتوي كل مسار على أدلة متعددة باللغة الإنجليزية البسيطة.
مكتبة كاملة
84 من 1019 الأدلة المعروضة. تصفية حسب المسار أو البحث أعلاه.
تقوم نماذج الانتشار بتوليد الصور من خلال تعلم عكس عملية التشويش، وتحويل البيانات العشوائية الساكنة إلى صور تفصيلية خطوة بخطوة.
الأساسياتالتعلم السريع هو القدرة على تعلم مهمة جديدة من خلال عدد قليل من الأمثلة بدلاً من الآلاف.
الأساسياتتعمل عمليات التضمين على تحويل الكلمات أو الصور أو البيانات الأخرى إلى قوائم من الأرقام (المتجهات) بحيث تنتهي الأشياء المتشابهة بالقرب من بعضها البعض في مساحة عالية الأبعاد.
الأساسياتالترميز هو الخطوة التي تقطع النص إلى أجزاء أصغر تسمى الرموز، وهي الوحدات التي يقرأها نموذج اللغة ويتنبأ بها بالفعل.
الأساسياتهندسة الميزات هي حرفة تحويل البيانات الأولية إلى مدخلات معلوماتية (ميزات) تساعد النموذج على التعلم.
الأساسياتتقوم شجرة القرار بعمل تنبؤات من خلال طرح سلسلة من الأسئلة البسيطة بنعم/لا، مثل المخطط الانسيابي.
الأساسياتآلة ناقل الدعم (SVM) هي خوارزمية كلاسيكية تفصل بين مجموعتين عن طريق رسم أوسع حدود ممكنة بينهما.
الأساسياتيؤدي تقليل الأبعاد إلى تقليص البيانات من العديد من الأعمدة (الميزات) إلى عدد قليل منها مع الحفاظ على البنية المهمة.
الأساسياتيعيد نقل التعلم استخدام نموذج تم تدريبه بالفعل على مجموعة بيانات كبيرة ويكيفه مع مهمة جديدة ذات صلة.
الأساسياتيقوم التعلم الخاضع للإشراف الذاتي بتدريب النماذج على البيانات غير المسماة عن طريق اختراع مهمة تكون إجابتها مخفية داخل البيانات نفسها.
الأساسياتيتدرب التعلم شبه الخاضع للإشراف على كمية صغيرة من البيانات المصنفة بالإضافة إلى مجموعة كبيرة من البيانات غير المسماة.
الأساسياتاكتشاف الحالات الشاذة هو ممارسة لتعليم الآلات كيفية تحديد نقاط البيانات التي تنحرف بشكل حاد عن الأنماط العادية.
Check what you learned with a topic quiz, then explore our structured courses or work toward a certificate. Every guide stays free to read.