01
Основи на AI
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Безплатна AI библиотека
технически водачиСвободен завинаги.
177 ръководства на обикновен английски език, структурирани пътеки за обучение и отворена библиотека — създадена от независима 501(c)(3) организация с нестопанска цел, така че всеки да може да разбере модерния AI.
177Безплатни ръководства
1Тематични песни
~2 minПо ръководство
~6hReading time
Започнете тук
Five outcome-based courses
Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.
02
Отговорен AI потребител
Use AI productively while protecting privacy, checking outputs, and preserving human accountability.
03
AI на работа
Evaluate workplace use cases, run safe pilots, measure value, and communicate changes responsibly.
04
Политика и общество за ИИ
Analyze AI systems through rights, equity, governance, safety, and public-interest outcomes.
05
Изграждане с AI системи
Understand language models, retrieval, agents, evaluation, cost, and deployment safeguards through practical system design.
Тематични песни
Преглед по песен
Скочете в района, който ви интересува. Всяка песен има множество ръководства на обикновен английски.
ОсновиОсновни концепции: как AI работи на високо ниво.84 водачи Езиков AILLMs, NLP, ChatGPT, подсказване и разбиране на текст.155 водачи Визуален AIГенериране на изображения, компютърно зрение, видео и дизайн.133 водачи Аудио AIГлас, музика, подкастинг и аудио-първи AI.117 водачи ФирмиПрофили на OpenAI, Anthropic, Google, Meta и др.121 водачи ПриложенияКак AI се появява в кодирането, търсенето, агентите и ежедневието.111 водачи ИндустрииAI в здравеопазването, финансите, образованието, енергетиката и др.91 водачи техническиЧипове, фина настройка, RAG, вектори и AI инфраструктура.177 водачи обществоПристрастия, поверителност, авторски права, безопасност и бъдещето на AI.30 водачи
Пълна библиотека
Всички ръководства
177 на 1019 показани ръководства. Филтрирайте по песен или потърсете по-горе.
технически
1-битови и троични BitNet модели
BitNet е изследователска линия на Microsoft, която показва, че големите езикови модели могат да бъдат обучени с тегла, ограничени до само 1 бит или три стойности...
техническиGPTQ и AWQ Квантоване след обучение
GPTQ и AWQ са два водещи метода за свиване на вече обучени езикови модели до 4-битова точност, така че да работят на по-евтин, по-малък хардуер.
техническиМетрики за оценка на ROUGE и BLEU
ROUGE и BLEU са основните автоматични показатели за сравняване на машинно генериран текст с човешки препратки.
техническиСпекулативен RAG и извличане-Augmented Drafting
Speculative RAG ускорява и изостря генерирането с подобрено извличане, като разполага с малък, бърз модел на чернова на множество отговори на кандидати от извлечени...
техническиBlock-Sparse и Native Sparse внимание
Block-sparse и native sparse внимание позволяват на трансформаторите да обръщат внимание само на най-подходящите части от дълга последователност, вместо на всеки символ, нарязвайки...
техническиРезултати от езиков модел за водни знаци
Водният знак вгражда скрит статистически сигнал в текст, генериран от AI, така че по-късно да може да бъде разпознат като машинно написан, без да променя това, което човешкият читател...
техническиСпекулативно декодиране с EAGLE
Спекулативното декодиране ускорява извода за големия езиков модел, като позволява на малък чернови модел да познае няколко токена напред, които големият модел след това проверява...
техническиФункции за влияние за приписване на данни за обучение
Функциите за влияние оценяват доколко всеки пример за обучение е оформил прогнозата на модела, което ви позволява да проследите изхода обратно до данните, които са го причинили.
техническиПакетно нормализиране
Пакетното нормализиране е техника, която премащабира входовете към всеки слой на невронна мрежа по време на обучение, което кара дълбоките мрежи да се обучават по-бързо и повече...
техническиХиперпараметрична настройка
Хиперпараметрите са настройките, които избирате преди обучение, като скорост на учене или размер на модела, които моделът не научава сам.
техническиКонтрастивно обучение
Контрастивното обучение учи модела да събира подобни неща заедно и да разделя различни неща в пространството за вграждане.
техническиПодсилване на обучението от човешка обратна връзка
RLHF е техниката, която превръща необработен езиков модел в полезен, учтив помощник, като го обучава на човешки предпочитания.
Finished reading? Prove it.
Check what you learned with topic quizzes, then explore our structured courses and current certification requirements. Core guides remain free to read.