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
Внимание Разгръщане и подрязване на главата
Attention rollout е метод за проследяване как информацията протича през подредените слоеве на вниманието на Transformer, за да се обясни кои входни токени влияят...
техническиОптимизация от втори ред и методи на Нютон
Оптимизацията от втори ред използва информация за кривината (хесовата матрица на вторите производни), за да предприеме по-интелигентни стъпки към минимум, а не само към наклона.
техническиRMSNorm и нормализиране на предварителния слой
RMSNorm е олекотен слой за нормализиране, който премащабира активациите по техния среден квадрат, а нормализацията преди слоя поставя тази стъпка преди всяка...
техническиSwiGLU и затворени активации
SwiGLU е затворена функция за активиране, която умножава една линейна проекция на входа по втора проекция, активирана от Swish, действайки като обучаем...
техническиМрежи за притискане и възбуждане
Блоковете Squeeze-and-Excitation (SE) позволяват на конволюционната мрежа да научи колко да претегля всеки канал на функция, като ги калибрира повторно въз основа на глобалния контекст.
техническиГрафици за загряване и косинусово отгряване
Warmup леко повишава скоростта на обучение от почти нула преди тренировка, след което косинусното отгряване плавно го намалява обратно след косинусова крива.
техническиЦиклични нива на обучение
Цикличните скорости на обучение многократно циклизират скоростта на обучение нагоре и надолу между долна и горна граница, вместо само да я намаляват.
техническиМинимизиране с острота
Sharpness-Aware Minimization (SAM) е метод за оптимизация, който търси не само ниска загуба, но ниска загуба в цял квартал от тегла - плосък...
техническиЛинейно изследване и оценка на замразени характеристики
Линейното сондиране тества колко добри са вътрешните представяния на предварително обучен модел чрез замразяване на мрежата и обучение само на прост линеен класификатор отгоре.
техническиDenseNet и Dense Connectivity
DenseNet е конволюционна мрежа, в която всеки слой получава картите на характеристиките на всички предходни слоеве като вход.
техническиАрхитектури с тесни места
Архитектурата с тесни места изтласква данните през тесен междинен слой, преди да ги разшири отново, принуждавайки мрежата да се научи на компактни, ефективни...
техническиГрадиентно натрупване
Натрупването на градиенти ви позволява да симулирате голям размер на партида върху ограничена GPU памет чрез сумиране на градиенти върху няколко малки мини-партиди, преди да актуализирате...
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.