01
AI alapok
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Ingyenes AI könyvtár
Nyelvi AI útmutatókÖrökre ingyen.
155 egyszerű angol nyelvű útmutatók, strukturált tanulási útvonalak és nyílt könyvtár – egy független 501(c)(3) nonprofit szervezet építette, így bárki megértheti a modern AI-t.
155Ingyenes útmutatók
1Témasávok
~2 minÚtmutató szerint
~5hReading time
Kezdje itt
Five outcome-based courses
Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.
02
Felelős MI felhasználó
Use AI productively while protecting privacy, checking outputs, and preserving human accountability.
03
AI at Work
Evaluate workplace use cases, run safe pilots, measure value, and communicate changes responsibly.
04
AI Policy & Society
Analyze AI systems through rights, equity, governance, safety, and public-interest outcomes.
05
Építkezés MI rendszerekkel
Értsék meg a nyelvi modelleket, a lekérdezést, az ügynököket, az értékelést, a költségeket és a telepítési védelmeket gyakorlati rendszertervezésen keresztül.
Témasávok
Böngésszen szám szerint
Ugorjon be a számodra fontos területre. Minden számnak több egyszerű angol nyelvű útmutatója van.
AlapokAlapfogalmak: hogyan működik az AI magas szinten.84 útmutatók Nyelvi AILLM-ek, NLP, ChatGPT, felszólítás és szövegértés.155 útmutatók Vizuális AIKépgenerálás, számítógépes látás, videózás és tervezés.133 útmutatók Audio AIHang, zene, podcast és audio-első AI.117 útmutatók VállalatokA OpenAI, Anthropic, Google, Meta és mások profiljai.121 útmutatók AlkalmazásokHogyan jelenik meg az AI a kódolásban, a keresésben, az ügynökökben és a mindennapi életben.111 útmutatók IparágakAI az egészségügyben, a pénzügyekben, az oktatásban, az energetikában és egyebekben.91 útmutatók MűszakiChipek, finomhangolás, RAG, vektorok és AI-infrastruktúra.177 útmutatók TársadalomElfogultság, adatvédelem, szerzői jogok, biztonság és a mesterséges intelligencia jövője.30 útmutatók
Teljes könyvtár
Minden útmutató
155 -ból 1019 útmutatók láthatók. Szűrés sáv szerint vagy keresés fent.
Nyelvi AI
Kahneman-Tversky optimalizálás
A Kahneman-Tversky Optimization (KTO) egy olyan igazítási módszer, amely a páros összehasonlítások helyett egyszerű „tetszik” vagy „nem tetszik” címkékből tanul.
Nyelvi AIElutasítási mintavételi finomhangolás
Az elutasító mintavételi finomhangolás (RFT) számos jelölt választ generál, csak a legjobb pontszámot elérteket tartja meg, és a modellt ezekre a nyertesekre tanítja át.
Nyelvi AIJutalmazási modellek folyamata
A folyamatjutalom-modellek (PRM-ek) a mesterséges intelligencia gondolkodásának minden egyes lépését pontozzák, nem csak a végső választ.
Nyelvi AISzerkeverék aggregáció
A Mixture of-Agents (MoA) egy olyan technika, amelyben több nyelvi modell választ vázol, majd egy aggregátor modell a legjobb ötleteiket egy továbbfejlesztett...
Nyelvi AIAdapterrétegek átvitelhez
Az adapterrétegek apró, betanítható modulok, amelyeket egy lefagyott, előre betanított modellbe illesztenek, lehetővé téve, hogy csak néhány százalékos frissítéssel hozzáigazítsa az új feladatokhoz…
Nyelvi AITöbbfejű látens figyelem
A Multi-Head Latent Attention (MLA) a DeepSeek-V2-ben bevezetett figyelemmechanizmus, amely a memóriaéhes kulcsérték-gyorsítótárat egy kis megosztott…
Nyelvi AIMedusa dekódoló fejek
A Medusa egy spekulatív dekódoló módszer, amely több plusz előrejelzési „fejet” csavar fel egy nyelvi modellre, így több jövőbeli tokent is kitalálhat egyszerre.
Nyelvi AIMélységek keveréke
A Mélységek keveréke (MoD) lehetővé teszi, hogy a transzformátor különböző mennyiségű számítást költsen különböző tokenekre, és csak a „fontos” tokeneket irányítja át az egyes rétegeken…
Nyelvi AIMamba és szelektív állapotterek
A Mamba egy állapottér modellekre (SSM) épülő sorozatmodell, amely lineáris időben dolgozza fel a szöveget, gyors alternatívát kínálva a Transformer négyzetes…
Nyelvi AIRWKV Lineáris Figyelem
Az RWKV egy olyan architektúra, amely úgy képződik, mint egy transzformátor, de a következtetéseket úgy futtatja, mint egy visszatérő hálózat, lineáris idejű, állandó memória generálást biztosítva.
Nyelvi AIRitka figyelemminta
A ritka figyelem olcsóbbá teszi a Transformers-t, mivel az egyes tokenek csak a többi tokenek egy gondosan kiválasztott részhalmazát kezelik, nem pedig az összeset.
Nyelvi AIQLoRA és 4 bites finomhangolás
A QLoRA egy olyan technika, amely lehetővé teszi egy hatalmas nyelvi modell finomhangolását egyetlen fogyasztói GPU-n úgy, hogy a fagyasztott modellt súlyonként mindössze 4 bitben tárolja.
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.