Fondements de l'IA
Comprenez ce qu'est l'IA, comment les systèmes apprennent, où ils échouent et comment juger les réclamations sans battage médiatique.
Bibliothèque IA gratuite
1019 des guides en anglais simple, des parcours d'apprentissage structurés et une bibliothèque ouverte — construits par une organisation à but non lucratif indépendante 501(c)(3) pour que tout le monde puisse comprendre l'IA moderne.
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Chaque cours comprend des résultats explicites, des compétences cartographiées, des activités pratiques et une synthèse appliquée.
Comprenez ce qu'est l'IA, comment les systèmes apprennent, où ils échouent et comment juger les réclamations sans battage médiatique.
Utilisez l’IA de manière productive tout en protégeant la confidentialité, en vérifiant les résultats et en préservant la responsabilité humaine.
Évaluez les cas d'utilisation sur le lieu de travail, exécutez des projets pilotes sûrs, mesurez la valeur et communiquez les changements de manière responsable.
Analysez les systèmes d’IA en termes de droits, d’équité, de gouvernance, de sécurité et d’intérêt public.
Comprenez les modèles de langage, la récupération, les agents, l'évaluation, les coûts et les garanties de déploiement grâce à une conception de système pratique.
Pistes thématiques
Sautez dans la zone qui vous tient à cœur. Chaque piste comporte plusieurs guides en anglais simple.
Bibliothèque complète
1019 de 1019 guides illustrés. Filtrez par piste ou recherchez ci-dessus.
L'apprentissage actif est une stratégie de formation dans laquelle le modèle lui-même choisit les exemples non étiquetés qu'un humain doit ensuite étiqueter.
FondamentauxL'augmentation des données élargit artificiellement un ensemble de formation en créant des copies modifiées d'exemples existants, comme en retournant ou en recadrant des images.
TechniqueL'entraînement de précision mixte accélère l'entraînement du réseau neuronal et réduit l'utilisation de la mémoire en effectuant la plupart des calculs en virgule flottante 16 bits au lieu de 32 bits.
TechniqueLe décodage spéculatif permet aux grands modèles de langage de générer du texte plus rapidement en utilisant un petit modèle de « brouillon » rapide pour deviner plusieurs jetons à l'avance, puis en ayant le grand…
TechniqueLe cache KV stocke les clés et les valeurs qu'un transformateur a déjà calculées afin de ne pas refaire le travail pour chaque nouveau jeton, mais il peut atteindre des gigaoctets.
ApplicationsLe triage des e-mails par l'IA utilise des modèles linguistiques pour lire, trier, hiérarchiser et rédiger automatiquement les réponses pour votre boîte de réception.
ApplicationsLes outils de planification de calendrier IA trouvent les heures de réunion, résolvent les conflits et réservent des événements en utilisant le langage naturel et des règles de préférences intelligentes.
ApplicationsLes copilotes de feuilles de calcul IA vous permettent d'analyser des données, d'écrire des formules et de créer des graphiques à l'aide d'invites en anglais simple au lieu de mémoriser des fonctions.
IA linguistiqueLes architectures codeur-décodeur divisent un modèle en deux moitiés : une qui lit et compresse une entrée dans une représentation interne riche, et une…
IA linguistiqueL'attention croisée est le mécanisme qui permet à une séquence d'en regarder une autre : un décodeur générant du texte peut s'occuper de la représentation de l'entrée par un encodeur.
IA linguistiqueL’oubli catastrophique se produit lorsqu’un réseau neuronal apprend une nouvelle tâche et perd brusquement sa capacité à effectuer des tâches qu’il maîtrisait déjà.
TechniqueFlash Attention est un moyen intelligent de calculer le niveau d'attention dans Transformers sans jamais écrire la matrice d'attention géante pour ralentir la mémoire.
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