01
Основи штучного інтелекту
Зрозумійте, що таке штучний інтелект, як системи навчаються, де вони зазнають збоїв і як оцінювати претензії без галасу.
Безкоштовна бібліотека ШІ
Вивчайте ШІ.Вільний назавжди.
1019 посібники простою англійською мовою, структуровані навчальні маршрути та відкрита бібліотека — створена незалежною некомерційною організацією 501(c)(3), щоб кожен міг зрозуміти сучасний ШІ.
1019Безкоштовні путівники
9Тематичні треки
~2 minЗа посібником
~34hЧас читання
Почніть тут
П'ять курси, орієнтовані на результат
Кожен курс включає чіткі результати, компетенції, практичні дії та прикладний завершальний камінь.
02
Відповідальний користувач ШІ
Використовуйте штучний інтелект продуктивно, захищаючи конфіденційність, перевіряючи результати та зберігаючи підзвітність людини.
03
ШІ на роботі
Оцінюйте випадки використання на робочому місці, запускайте безпечні пілотні проекти, вимірювайте значення та відповідально повідомляйте про зміни.
04
Політика та суспільство AI
Аналізуйте системи штучного інтелекту з точки зору прав, рівності, управління, безпеки та результатів суспільного інтересу.
05
Будівництво за допомогою систем ШІ
Розумійте мовні моделі, пошук, агенти, оцінку, вартість і гарантії розгортання через практичне проєктування систем.
Тематичні треки
Перегляд за треком
Перейдіть у сферу, яка вам цікава. Кожен трек має декілька гідів простою англійською мовою.
основиОсновні концепції: як ШІ працює на високому рівні.84 напрямні ШІ мовиLLM, NLP, ChatGPT, підказка та розуміння тексту.155 напрямні Візуальний ШІГенерація зображень, комп'ютерний зір, відео та дизайн.133 напрямні Аудіо AIГолос, музика, подкастинг і аудіо – перший ШІ.117 напрямні КомпаніїПрофілі OpenAI, Anthropic, Google, Meta тощо.121 напрямні ДодаткиЯк ШІ з’являється в кодуванні, пошуку, агентах і повсякденному житті.111 напрямні Галузі промисловостіШІ в охороні здоров’я, фінансах, освіті, енергетиці тощо.91 напрямні технічнийМікросхеми, точне налаштування, RAG, вектори та інфраструктура ШІ.177 напрямні суспільствоУпередженість, конфіденційність, авторське право, безпека та майбутнє ШІ.30 напрямні
Повна бібліотека
Всі путівники
1019 з 1019 показано напрямні. Фільтруйте за треком або шукайте вище.
технічний
Згортки, що розділяються по глибині
Згортки, що розділяються по глибині, розкладають стандартну згортку на два дешевші кроки, зменшуючи кількість множень і параметрів.
технічнийРозширені та атральні звивини
Розширені звивини (також звані атральними звивинами) вставляють проміжки між вагами фільтра, тому ядро охоплює набагато більшу область без додавання параметрів.
технічнийМережі автомобільних доріг і пропускні з’єднання
Пропуск з’єднань дозволяє інформації перескакувати через рівні, а мережі магістралей були ранньою закритою версією цієї ідеї.
ШІ мовиПопередня підготовка ELECTRA
ELECTRA — це більш ефективний спосіб попереднього навчання мовних моделей, навчаючи їх виявляти фальшиві слова, а не вгадувати приховані.
ШІ мовиРецепт навчання RoBERTa
RoBERTa показав, що BERT був значно недостатньо навчений: налаштувавши рецепт, а не архітектуру, він встановив нові рекорди.
ШІ мовиМоделювання перестановок XLNet
XLNet поєднує двонаправлений контекст BERT з авторегресійним прогнозуванням GPT шляхом навчання на випадковому порядку слів.
технічнийАдаптація домену
Адаптація домену — це набір прийомів для того, щоб модель, навчена на одному типі даних (вихідний домен), добре працювала на іншому, але пов’язаному типі даних…
ШІ мовиДерево думок
Дерево думок (ToT) — це структура підказок, яка дозволяє мовній моделі досліджувати кілька шляхів міркування паралельно, як гілки дерева, натомість...
ШІ мовиСамоузгоджене декодування
Самоузгодженість – це стратегія декодування, яка вибирає багато різних шляхів міркування з мовної моделі, а потім вибирає відповідь, з якою погоджується більшість із них.
основиКластеризація K-Means
K-Means — це неконтрольований алгоритм, який автоматично сортує дані в K груп, знаходячи центри кластерів.
основиK-найближчі сусіди
K-Nearest Neighbors (KNN) класифікує нову точку даних, розглядаючи K найближчих прикладів і приймаючи більшість голосів.
основиЛогістична регресія
Логістична регресія передбачає ймовірність того, що щось належить до класу, як-от спам чи не спам, шляхом стискання зваженої суми через S-подібну криву.
Закінчив читати? Доведіть це.
Перевірте, що ви навчилися за допомогою тематичної вікторини, а потім перегляньте наші структуровані курси або попрацюйте над отриманням сертифіката. Кожен посібник залишається безкоштовним для читання.