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.

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

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

Технический

Линейное зондирование и оценка замороженных элементов

Линейное зондирование проверяет, насколько хороши внутренние представления предварительно обученной модели, замораживая сеть и обучая поверх нее только простой линейный классификатор.

2 минута чтенияЧитать
Языковой ИИ

Спекулятивная выборочная проверка

Спекулятивная выборка ускоряет генерацию большой языковой модели, позволяя небольшой «черновой» модели угадать несколько токенов вперед, а затем большая модель проверяет…

2 минута чтенияЧитать
Языковой ИИ

Энтропийная выборка

Выборка на основе энтропии адаптирует способ выбора LLM следующего токена в зависимости от того, насколько неопределенна модель в данный момент.

2 минута чтенияЧитать
Технический

DenseNet и плотная связь

DenseNet — это сверточная сеть, в которой каждый уровень получает на вход карты объектов всех предыдущих слоев.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Узкие места архитектуры

Архитектура с узким местом пропускает данные через узкий промежуточный уровень, а затем снова расширяет их, заставляя сеть учиться компактности и эффективности…

2 минута чтенияЧитать
Технический

Накопление градиента

Накопление градиента позволяет моделировать большой размер пакета на ограниченной памяти графического процессора путем суммирования градиентов по нескольким небольшим мини-пакетам перед обновлением…

2 минута чтенияЧитать
Основы

Ранняя остановка

Ранняя остановка — это метод регуляризации, который останавливает обучение модели в тот момент, когда производительность отложенных данных проверки перестает улучшаться.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Принуждение учителя в моделях последовательностей

Принуждение учителя — это обучающий трюк для моделей последовательностей, где в качестве следующего входного сигнала вводится истинный предыдущий токен, а не собственное предположение модели.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Запланированная выборка и смещение экспозиции

Смещение экспозиции — это разрыв, который появляется, когда модель, обученная только на идеальных префиксах, должна, при выводе, учитывать свои собственные несовершенные выходные данные.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Потеря фокуса для несбалансированного обнаружения

Фокальная потеря — это модифицированная функция потерь, которая снижает вес простых примеров, чтобы детектор мог сосредоточиться на сложных и редких.

2 минута чтенияЧитать
Основы

Стохастический градиентный спуск с импульсом

Momentum — это настройка градиентного спуска, которая накапливает скользящее среднее прошлых градиентов, позволяя оптимизации быстрее проходить через впадины и ослаблять…

2 минута чтенияЧитать
Основы

Нестеров «Ускоренный градиент»

Ускоренный градиент Нестерова (NAG) — это более разумная форма импульса, которая заглядывает вперед перед вычислением градиента, давая ему корректирующий прогноз.

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