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
Изучите ИИ.Бесплатно навсегда.
1019 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.
1019Бесплатные гиды
9Тематические треки
~2 minЗа руководство
~34hВремя 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
1019 из 1019 показаны направляющие. Фильтруйте по треку или выполните поиск выше.
Технический
Регуляризация согласованности в полуконтролируемом обучении
Регуляризация согласованности учит модель давать один и тот же ответ, когда немаркированные входные данные подвергаются небольшим изменениям, сохраняющим метки.
ТехническийЖесткое совместное использование параметров в многозадачных сетях
Совместное использование жестких параметров — это классический дизайн многозадачного обучения, в котором несколько задач имеют одни и те же скрытые слои и делятся только на отдельные выходные «головки»…
ТехническийСтробирование и маршрутизация в условных вычислениях
Гейтирование и маршрутизация позволяют нейронной сети активировать только те части, которые ей нужны для каждого входа, вместо того, чтобы каждый раз запускать всю модель.
ТехническийGumbel-Softmax и репараметризация
Gumbel-Softmax — это трюк, который позволяет нейронным сетям «отбирать образцы» из дискретных категорий, сохраняя при этом возможность обучения с помощью градиентного спуска.
ТехническийПрямой оценщик
Прямой оценщик (STE) — это простой прием для обучения сетей, которые содержат сложные, недифференцируемые шаги, такие как округление или определение порога.
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…
ТехническийДвунаправленные рекуррентные сети
Двунаправленная рекуррентная сеть считывает последовательность как вперед, так и назад, поэтому представление каждой позиции опирается на контекст из прошлого и будущего.
ТехническийРаспределение внимания и обрезка головы
Распределение внимания — это метод отслеживания того, как информация проходит через сложенные слои внимания Трансформера, чтобы объяснить, какие входные токены влияют…
Языковой ИИКонтрастное декодирование
Контрастное декодирование генерирует текст более высокого качества за счет вычитания тенденций маленькой и слабой языковой модели из тенденций большой и сильной модели.
Языковой ИИПоиск направляющего луча с ограничениями
Ограниченный лучевой поиск заставляет выходные данные языковой модели удовлетворять жестким требованиям, таким как включение определенных слов или соответствие грамматике, при этом…
Языковой ИИДекодирование минимального байесовского риска
Декодирование минимального байесовского риска (MBR) выбирает выход, который наиболее похож на многие другие вероятные выходы, а не один выход с наибольшей вероятностью.
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.