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
Глубоко отделимые свертки
Глубоко разделимые свертки разбивают стандартную свертку на два более дешевых этапа, сокращая количество умножений и параметров.
ТехническийРасширенные и агрессивные извилины
Расширенные свертки (также называемые атросными свертками) вставляют промежутки между весами фильтра, поэтому ядро покрывает гораздо большую область без добавления параметров.
ТехническийСети автомобильных дорог и пропускные соединения
Пропуск соединений позволял информации проходить мимо слоев, и сети автомагистралей были ранней закрытой версией этой идеи.
Языковой ИИЭЛЕКТРА Предварительная подготовка
ELECTRA — это более эффективный способ предварительной подготовки языковых моделей, обучающий их распознавать фальшивые слова, а не угадывать скрытые.
Языковой ИИРецепт тренировки ROBERTa
RoBERTa показал, что BERT был значительно недостаточно обучен: настроив рецепт, а не архитектуру, он установил новые рекорды тестов.
Языковой ИИМоделирование перестановок XLNet
XLNet сочетает двунаправленный контекст BERT с авторегрессионным прогнозированием GPT путем обучения случайному порядку слов.
ТехническийАдаптация домена
Адаптация предметной области — это набор методов, позволяющих модели, обученной на одном виде данных (исходной предметной области), хорошо работать на другом, но связанном виде данных…
Языковой ИИДерево мыслей
«Древо мыслей» (ToT) — это структура подсказок, которая позволяет языковой модели параллельно исследовать несколько путей рассуждения, как ветви дерева, вместо этого…
Языковой ИИСамосогласованное декодирование
Самосогласованность — это стратегия декодирования, которая выбирает множество различных путей рассуждения из языковой модели, а затем выбирает ответ, с которым большинство из них согласны.
ОсновыКластеризация K-средних
K-Means — это неконтролируемый алгоритм, который автоматически сортирует данные по K-группам путем поиска центров кластеров.
ОсновыK-Ближайшие соседи
K-Nearest Neighbours (KNN) классифицирует новую точку данных, рассматривая K ближайших примеров и принимая большинство голосов.
ОсновыЛогистическая регрессия
Логистическая регрессия предсказывает вероятность того, что что-то принадлежит к определенному классу, например спаму или не спаму, путем сдавливания взвешенной суммы по S-образной кривой.
Закончили читать? Докажите это.
Проверьте, что вы узнали, с помощью тематического теста, затем изучите наши структурированные курсы или работайте над получением сертификата. Каждое руководство остается бесплатным для чтения.