01
Фонды искусственного интеллекта
Поймите, что такое ИИ, как системы учатся, где они терпят неудачу и как оценивать претензии без шумихи.
Бесплатная библиотека искусственного интеллекта
Основы гидыБесплатно навсегда.
84 простые руководства на английском языке, структурированные схемы обучения и открытая библиотека, созданная независимой некоммерческой организацией 501(c)(3), чтобы каждый мог понять современный искусственный интеллект.
84Бесплатные гиды
1Тематические треки
~2 minЗа руководство
~3hВремя чтения
Начните здесь
Пять курсы, ориентированные на результат
Каждый курс включает в себя явные результаты, обозначенные компетенции, практические занятия и прикладной завершающий этап.
02
Ответственный пользователь ИИ
Продуктивно используйте ИИ, защищая конфиденциальность, проверяя результаты и сохраняя ответственность человека.
03
ИИ в работе
Оценивайте варианты использования на рабочем месте, запускайте безопасные пилотные проекты, измеряйте ценность и ответственно сообщайте об изменениях.
04
Политика и общество в области искусственного интеллекта
Анализируйте системы ИИ с точки зрения прав, справедливости, управления, безопасности и результатов, отвечающих общественным интересам.
05
Строительство с использованием систем искусственного интеллекта
Понимание языковых моделей, поиска, агентов, оценки, стоимости и гарантий развертывания посредством практического проектирования системы.
Тематические треки
Просмотр по треку
Прыгайте в область, которая вас волнует. У каждого трека есть несколько путеводителей на простом английском языке.
ОсновыОсновные концепции: как ИИ работает на высоком уровне.84 гиды Языковой ИИLLM, НЛП, ChatGPT, подсказки и понимание текста.155 гиды Визуальный ИИГенерация изображений, компьютерное зрение, видео и дизайн.133 гиды Аудио ИИГолос, музыка, подкастинг и искусственный интеллект, ориентированный на аудио.117 гиды КомпанииПрофили OpenAI, Anthropic, Google, Meta и других.121 гиды ПриложенияКак ИИ проявляется в кодировании, поиске, агентах и повседневной жизни.111 гиды ОтраслиИИ в здравоохранении, финансах, образовании, энергетике и многом другом.91 гиды ТехническийЧипы, тонкая настройка, RAG, векторы и ИИ-инфраструктура.177 гиды ОбществоПредвзятость, конфиденциальность, авторское право, безопасность и будущее ИИ.30 гиды
Полная библиотека
Все руководства
84 из 1019 показаны направляющие. Фильтруйте по треку или выполните поиск выше.
Основы
Прогнозирующий ИИ
Прогнозирующий ИИ использует наблюдаемую информацию для оценки неизвестного результата, такого как спрос, время доставки или категория.
ОсновыСистемное мышление ИИ
Системное мышление ИИ изучает, как взаимодействуют данные, модели, люди, интерфейсы и операционные политики.
ОсновыЖизненный цикл модели
Жизненный цикл модели охватывает определение проблемы, подготовку данных, обучение или выбор, оценку, развертывание, мониторинг и вывод из эксплуатации.
ОсновыОсновы оценки ИИ
Оценка ИИ проверяет, соответствует ли система определенной цели в заданных условиях.
ОсновыСотрудничество человека и искусственного интеллекта
Сотрудничество человека и ИИ разделяет работу между людьми и системами ИИ, сохраняя при этом четкость ответственности и контроля.
ОсновыПринятие решений с помощью ИИ
ИИ может давать прогнозы, собирать доказательства или рекомендовать действия, но выбор действия также требует целей, ограничений и ответственности.
ОсновыРежимы отказа ИИ
Режим отказа ИИ — это повторяемый способ, которым система может дать неприемлемый результат.
ОсновыГрупповая нормализация
Групповая нормализация — это метод, который стабилизирует обучение нейронной сети путем нормализации функций внутри небольших групп каналов независимо для каждого…
ОсновыЗакрытые рекуррентные единицы
GRU (Gated Recurrent Unit) — это упорядоченный тип рекуррентной ячейки нейронной сети, которая использует два вентиля, чтобы решить, какую информацию сохранить, а какую забыть…
ОсновыРаспад веса и регуляризация L2
Снижение веса — это простой и мощный метод, который приближает вес модели к нулю во время тренировки, не давая ей слишком сильно полагаться на какие-либо…
ОсновыОтсев и стохастическая регуляризация
Dropout — это трюк регуляризации, который случайным образом отключает часть нейронов на каждом этапе обучения, заставляя сеть создавать избыточные, надежные…
ОсновыРанняя остановка
Ранняя остановка — это метод регуляризации, который останавливает обучение модели в тот момент, когда производительность отложенных данных проверки перестает улучшаться.
Закончили читать? Докажите это.
Проверьте, что вы узнали, с помощью тематического теста, затем изучите наши структурированные курсы или работайте над получением сертификата. Каждое руководство остается бесплатным для чтения.