Бесплатная библиотека искусственного интеллекта

Технический гидыБесплатно навсегда.

177 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.

177Бесплатные гиды
1Тематические треки
~2 minЗа руководство
~6hВремя чтения

Начните здесь

Пять курсы, ориентированные на результат

Каждый курс включает в себя явные результаты, обозначенные компетенции, практические занятия и прикладной завершающий этап.

01

Фонды искусственного интеллекта

Поймите, что такое ИИ, как системы учатся, где они терпят неудачу и как оценивать претензии без шумихи.

  1. 1Что такое ИИ?
  2. 2Как учится ИИ
  3. 3Объяснение моделей искусственного интеллекта
  4. 4Тесты искусственного интеллекта
~4ч, чтобы завершитьПосмотреть курс
03

ИИ в работе

Оценивайте варианты использования на рабочем месте, запускайте безопасные пилотные проекты, измеряйте ценность и ответственно сообщайте об изменениях.

  1. 1Автоматизация рабочих процессов с использованием искусственного интеллекта
  2. 2Тесты искусственного интеллекта
  3. 3ИИ и рабочие места
  4. 4Управление ИИ
~6ч, чтобы завершитьПосмотреть курс
04

Политика и общество в области искусственного интеллекта

Анализируйте системы ИИ с точки зрения прав, справедливости, управления, безопасности и результатов, отвечающих общественным интересам.

  1. 1Этика ИИ
  2. 2ИИ и конфиденциальность
  3. 3Регулирование ИИ
  4. 4Мифы об искусственном интеллекте
~6ч, чтобы завершитьПосмотреть курс
05

Строительство с использованием систем искусственного интеллекта

Понимание языковых моделей, поиска, агентов, оценки, стоимости и гарантий развертывания посредством практического проектирования системы.

  1. 1ChatGPT и LLM
  2. 2Качество поиска
  3. 3ИИ-агенты
  4. 4Тесты искусственного интеллекта
~8ч, чтобы завершитьПосмотреть курс

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

177 из 1019 показаны направляющие. Фильтруйте по треку или выполните поиск выше.

Технический

1-битные и троичные модели BitNet

BitNet — это направление исследований Microsoft, показывающее, что большие языковые модели можно обучать с весами, ограниченными всего одним битом или тремя значениями…

2 минута чтенияЧитать
Технический

Квантование после обучения GPTQ и AWQ

GPTQ и AWQ — два ведущих метода сокращения уже обученных языковых моделей до 4-битной точности, чтобы они работали на более дешевом и меньшем по размеру оборудовании.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Показатели оценки ROUGE и BLEU

ROUGE и BLEU — это мощные автоматические метрики для сравнения машинного текста с человеческими.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Спекулятивная RAG и черчение с расширенным поиском

Спекулятивная RAG ускоряет и улучшает генерацию расширенного поиска за счет того, что небольшая и быстрая модель подбирает несколько возможных ответов из извлеченных…

2 минута чтенияЧитать
Технический

Разреженное блокирование и нативное разреженное внимание

Разреженность блоков и естественное разреженное внимание позволяют преобразователям уделять внимание только наиболее важным фрагментам длинной последовательности, а не каждому токену, сокращая…

2 минута чтенияЧитать
Технический

Выходные данные модели языка водяных знаков

Водяные знаки встраивают скрытый статистический сигнал в текст, сгенерированный ИИ, чтобы впоследствии его можно было распознать как машинописный, не меняя при этом то, что читатель-человек…

2 минута чтенияЧитать
Технический

Спекулятивное декодирование с помощью EAGLE

Спекулятивное декодирование ускоряет вывод большой языковой модели, позволяя крошечной черновой модели угадать несколько токенов вперед, которые затем проверяет большая модель…

2 минута чтенияЧитать
Технический

Функции влияния для атрибуции обучающих данных

Функции влияния оценивают, насколько каждый обучающий пример повлиял на прогноз модели, позволяя вам проследить выходные данные до данных, которые их вызвали.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Пакетная нормализация

Пакетная нормализация — это метод, который масштабирует входные данные для каждого слоя нейронной сети во время обучения, благодаря чему глубокие сети обучаются быстрее и эффективнее…

2 минута чтенияЧитать
Технический

Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры — это настройки, которые вы выбираете перед обучением, например скорость обучения или размер модели, которые модель не изучает самостоятельно.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Контрастное обучение

Контрастное обучение учит модель объединять схожие объекты и раздвигать разнородные в пространстве внедрения.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Подкрепление обучения на основе обратной связи с людьми

RLHF — это метод, который превращает необработанную языковую модель в полезного и вежливого помощника, обучая ее человеческим предпочтениям.

2 минута чтенияЧитать

Закончили читать? Докажите это.

Check what you learned with a topic quiz, then explore our structured courses or work toward a certificate. Every guide stays free to read.

Проверьте, что вы узналиПолучите сертификатПожертвоватьО нашей миссии