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
Szerszámformázó és autodidakta szerszámhasználat
A Toolformer egy 2023-as Meta mesterséges intelligencia módszer, amely lehetővé teszi a nyelvi modell számára, hogy megtanulja, mikor és hogyan hívjon meg külső eszközöket, például számológépeket, keresőmotorokat…
MűszakiVoyager Minecraft Agent és Skill Library
Ismerje meg, hogyan működik a Voyager: egy Minecraft AI-ügynök, amely kódot ír, tárolja az újrafelhasználható készségeket, és az egész életen át tartó tanulás révén fejlődik gradiens frissítések nélkül.
MűszakiGeneratív ügynökök és szimulált társadalmak
A generatív ágensek olyan nyelvi modelleken alapuló mesterséges intelligencia-karakterek, amelyek emlékeznek, terveznek és hihető emberekként reagálnak.
MűszakiEpizodikus és szemantikus ügynökmemória
Az AI-ügynököknek kétféle hosszú távú memóriára van szükségük: az epizodikus memóriára a konkrét múltbeli eseményekhez és a szemantikus memóriára az általános tényekhez.
MűszakiRejtett Markov modellek
A rejtett Markov-modell egy olyan rendszert ír le, amely olyan rejtett állapotokon halad keresztül, amelyeket közvetlenül nem láthat, és megfigyelhető kimeneteket bocsát ki az út során.
MűszakiGauss-folyamatok
A Gauss-folyamat egy rugalmas, nem paraméteres módszer a függvények modellezésére, amely beépített bizonytalansági becslésekkel jár.
MűszakiQ-Learning
A Q-Learning egy megerősítő tanulási algoritmus, amely megtanítja az ügynöknek, hogy melyek azok a tevékenységek, amelyek a legjobban kifizetődőek azáltal, hogy a próba során fokozatosan megtanulják az egyes lépések értékét…
MűszakiSzínész-kritikus módszerek
A színész-kritikus módszerek két tanulót egyesítenek: egy „színészt”, aki cselekvéseket választ, és egy „kritikust”, aki megítéli, hogy ezek a tettek mennyire voltak jók.
MűszakiMonte Carlo Fakeresés
A Monte Carlo Tree Search (MCTS) egy tervezési algoritmus, amely egy keresési fa szelektív felépítésével és sok lehetséges jövő szimulálásával dönti el a legjobb lépést.
MűszakiAdam és az adaptív optimalizálók
Adam a legtöbb modern neurális hálózat mögött álló igásló optimalizáló, amely minden paraméterhez automatikusan külön tanulási sebességet hangol.
MűszakiTanulási ütem ütemezése
A tanulási ütem ütemezése megváltoztatja a lépések méretét edzés közben, ahelyett, hogy rögzítetten tartaná.
MűszakiRéteg normalizálása
A rétegnormalizálás stabilizálja a képzést azáltal, hogy átskálázza az aktiválásokat az egyes példákon belül, hogy nulla átlaguk és egységnyi eltérésük legyen.
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.