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

Увеличение времени тестирования

Расширение времени тестирования (TTA) запускает обученную модель на нескольких измененных версиях одних и тех же входных данных и усредняет прогнозы.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Отрицательная выборка и контрастная оценка шума

Отрицательная выборка и оценка контрастности шума (NCE) — это приемы, которые позволяют моделям учиться на огромных словарях без дорогостоящего полного вычисления softmax.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Цели InfoNCE и SimCLR

InfoNCE — это контрастная потеря, которая учит модель объединять совпадающие пары и раздвигать несовпадающие пары во вложенном пространстве.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Стохастическое усреднение веса

Стохастическое усреднение веса (SWA) берет простое среднее значение весов модели из нескольких точек на позднем этапе обучения, а не просто сохраняет окончательные значения…

2 минута чтенияЧитать
Технический

Оптимизаторы Lookahead и Lion

Lookahead и Lion — это два современных варианта оптимизации нейронных сетей.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Дополнение Mixup и CutMix

Mixup и CutMix — это методы увеличения данных, которые создают новые обучающие примеры путем смешивания двух изображений и их меток.

2 минута чтенияЧитать
Основы

Тройная потеря и метрическое обучение

Потеря триплета учит нейронную сеть размещать похожие элементы близко друг к другу, а разнородные — далеко друг от друга в пространстве встраивания.

2 минута чтенияЧитать
Технический

Онлайн и жесткий негативный майнинг

Жесткий отрицательный анализ выбирает наиболее информативные, трудно различимые примеры для обучения, вместо того, чтобы тратить усилия на простые, которые модель уже получила…

2 минута чтенияЧитать
Основы

Сглаживание меток

Сглаживание меток — это простой прием регуляризации, который смягчает жесткие тренировочные цели, сообщая модели, что правильный ответ весьма вероятен, но не 100…

2 минута чтенияЧитать
Технический

Капсульные сети

Капсульные сети — это нейронная архитектура, которая группирует нейроны в «капсулы», которые выводят векторы, кодирующие как существование объекта, так и его положение…

2 минута чтенияЧитать
Технический

Сети состояний эха и вычисления резервуаров

Резервуарные вычисления — это умный способ обучения рекуррентных сетей: оставьте большой, случайно подключенный «резервуар» нейронов фиксированным и тренируйте только…

2 минута чтенияЧитать
Основы

Клетки долговременной кратковременной памяти

Ячейки долговременной краткосрочной памяти (LSTM) представляют собой особый вид рекуррентной нейронной сети, созданной для запоминания информации в длинных последовательностях.

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