Фонды искусственного интеллекта
Поймите, что такое ИИ, как системы учатся, где они терпят неудачу и как оценивать претензии без шумихи.
Бесплатная библиотека искусственного интеллекта
155 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.
Начните здесь
Каждый курс включает в себя явные результаты, обозначенные компетенции, практические занятия и прикладной завершающий этап.
Поймите, что такое ИИ, как системы учатся, где они терпят неудачу и как оценивать претензии без шумихи.
Продуктивно используйте ИИ, защищая конфиденциальность, проверяя результаты и сохраняя ответственность человека.
Оценивайте варианты использования на рабочем месте, запускайте безопасные пилотные проекты, измеряйте ценность и ответственно сообщайте об изменениях.
Анализируйте системы ИИ с точки зрения прав, справедливости, управления, безопасности и результатов, отвечающих общественным интересам.
Понимание языковых моделей, поиска, агентов, оценки, стоимости и гарантий развертывания посредством практического проектирования системы.
Тематические треки
Прыгайте в область, которая вас волнует. У каждого трека есть несколько путеводителей на простом английском языке.
Полная библиотека
155 из 1019 показаны направляющие. Фильтруйте по треку или выполните поиск выше.
Word2Vec — это метод Google 2013 года, который изучает плотные векторы слов, предсказывая слова по их соседям, превращая язык в геометрию, где…
Языковой ИИGloVe (Global Vectors for Word Representation) — это Стэнфордский метод встраивания 2014 года, который изучает векторы слов непосредственно на основе глобального подсчета совпадений в…
Языковой ИИFastText — это метод искусственного интеллекта Facebook 2016 года, который представляет каждое слово в виде набора n-грамм символов, поэтому он может строить векторы даже для слов, которые он никогда не видел во время…
Языковой ИИELMo (Embeddings from Language Models) стал прорывом 2018 года, который дал каждому слову представление, сформированное его предложением, поэтому слово «банк» в слове «берег реки» отличается…
Языковой ИИMatryoshka Representation Learning (MRL) обучает встраивания, поэтому самая важная информация упаковывается в первые измерения, что позволяет сократить длинные…
Языковой ИИColBERT представляет каждый документ и запрос как множество векторов уровня токена вместо одного, а затем оценивает релевантность, сопоставляя каждый токен запроса с его лучшими…
Языковой ИИАнализ округов разбивает предложение на вложенные фразы, такие как именные фразы и глагольные фразы, раскрывая его грамматическую структуру в виде дерева.
Языковой ИИСтемминг и лемматизация приводят слова к базовой форме, так что «бег», «бег» и «бег» можно рассматривать как одно понятие.
Языковой ИИПакет слов превращает текст в количество слов, игнорируя порядок, а TF-IDF взвешивает это количество настолько, что редкие слова имеют большее значение, чем обычные.
Языковой ИИНейронные модели сравнивают текст двумя способами: бикодеры встраивают каждый фрагмент отдельно для быстрого поиска, а кросскодеры считывают оба текста вместе для более высокого…
Языковой ИИДве стратегии сокращения текста: экстрактивное реферирование копирует наиболее важные предложения дословно, а абстрактное реферирование записывает новые…
Языковой ИИКонтроль процесса вознаграждает модель за каждый правильный шаг в цепочке рассуждений, а не только за окончательный ответ.
Check what you learned with a topic quiz, then explore our structured courses or work toward a certificate. Every guide stays free to read.