01
AI alapok
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Ingyenes AI könyvtár
Műszaki útmutatókÖrökre ingyen.
177 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.
177Ingyenes útmutatók
1Témasávok
~2 minÚtmutató szerint
~6hReading 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
177 -ból 1019 útmutatók láthatók. Szűrés sáv szerint vagy keresés fent.
Műszaki
Mélységben szétválasztható konvolúciók
A mélységben szétválasztható konvolúciók a standard konvolúciót két olcsóbb lépésre teszik, csökkentve a szorzások és a paraméterek számát.
MűszakiKitágult és Atrous Convolutions
A kitágult konvolúciók (más néven atrous konvolúciók) hézagokat szúrnak be a szűrősúlyok közé, így a kernel sokkal nagyobb területet fed le paraméterek hozzáadása nélkül.
MűszakiAutópálya-hálózatok és kapcsolatok kihagyása
A kapcsolatok átugrása lehetővé tette az információk átugrását a rétegeken, és az autópálya-hálózatok ennek az ötletnek a korai zárt változata voltak.
MűszakiDomain adaptáció
A tartományadaptáció olyan technikák összessége, amelyek segítségével egy bizonyos típusú adatokra (a forrástartományra) kiképzett modell jól működik egy másik, de kapcsolódó adattípuson…
MűszakiInfiniBand és RDMA hálózat
Az InfiniBand egy nagy sebességű, alacsony késleltetésű összekapcsolás, amely AI-fürtökben köti össze a szervereket és a GPU-kat, az RDMA pedig lehetővé teszi, hogy egy gép olvassa vagy írjon egy másik memóriáját…
MűszakiKollektív kommunikáció és NCCL
A kollektív kommunikáció az, ahogyan a GPU-k egy csoportja cseréli és egyesíti az adatokat, az NCCL pedig az NVIDIA könyvtára, amely az adatcseréket rendkívül gyorssá teszi.
MűszakiFeature Engineering Pipelines és Data Versioning
A szolgáltatásfejlesztési folyamatok a nyers adatokat olyan numerikus jelekké alakítják át, amelyekből a modellek ténylegesen tanulnak, míg az adatverziók pontosan nyomon követik, mely adatokat…
MűszakiOnline és offline funkciók kiszolgálása ferde
A betanítás/kiszolgálás torzulása akkor következik be, amikor a modell offline módból tanult funkciói eltérnek azoktól a funkcióktól, amelyeket a gyártás során ténylegesen megkap, csendesen tönkretéve…
MűszakiKubeflow és ML Pipeline Orchestration
A Kubeflow egy nyílt forráskódú eszköztár, amely gépi tanulási munkafolyamatokat futtat a Kubernetes rendszeren, így a modellképzést és a telepítést reprodukálható, konténerbe épített…
MűszakiApache Airflow ML munkafolyamatokhoz
Az Apache Airflow egy nyílt forráskódú platform a munkafolyamatok kódként történő létrehozásához, ütemezéséhez és figyeléséhez.
MűszakiMLflow és Model Lifecycle Tracking
Az MLflow egy nyílt forráskódú platform a gépi tanulási életciklus kezeléséhez, a kísérletek követésétől a modellcsomagolásig és üzembe helyezésig.
MűszakiSzakértői párhuzamosság a KKM kiszolgálásához
A szakértői párhuzamosság szétválasztja a Mixture-of-Experts modell számos előrecsatolt „szakértőjét” a különböző GPU-k között, így minden eszköz csak a paraméterek egy szeletét tartalmazza.
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.