01
Nền tảng AI
Hiểu AI là gì, hệ thống học ra sao, thất bại ở đâu, và cách đánh giá các tuyên bố mà không bị thổi phồng.
Thư viện AI miễn phí
Nguyên tắc cơ bản hướng dẫnMiễn phí mãi mãi.
84 hướng dẫn bằng tiếng Anh đơn giản, lộ trình học tập có cấu trúc và thư viện mở — được xây dựng bởi tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) độc lập để bất kỳ ai cũng có thể hiểu được AI hiện đại.
84Hướng dẫn miễn phí
1Bài hát chủ đề
~2 minMỗi hướng dẫn
~3hThời gian đọc
Bắt đầu ở đây
Năm Các khóa học dựa trên kết quả
Mỗi khóa học bao gồm kết quả rõ ràng, năng lực được lập bản đồ, hoạt động thực hành và một bài luận ứng dụng.
02
Người sử dụng AI có trách nhiệm
Sử dụng AI một cách hiệu quả trong khi bảo vệ quyền riêng tư, kiểm tra kết quả và duy trì trách nhiệm con người.
03
AI trong công việc
Đánh giá các trường hợp sử dụng tại nơi làm việc, thực hiện các thử nghiệm an toàn, đo lường giá trị và truyền đạt các thay đổi một cách có trách nhiệm.
04
Chính sách & Xã hội AI
Phân tích các hệ thống AI thông qua quyền lợi, công bằng, quản trị, an toàn và các kết quả vì lợi ích công cộng.
05
Xây dựng với hệ thống AI
Hiểu các mô hình ngôn ngữ, truy xuất, tác nhân, đánh giá, chi phí và các biện pháp bảo vệ triển khai thông qua thiết kế hệ thống thực tiễn.
Bài hát chủ đề
Duyệt theo bản nhạc
Nhảy vào lĩnh vực bạn quan tâm. Mỗi bản nhạc đều có nhiều hướng dẫn bằng tiếng Anh đơn giản.
Nguyên tắc cơ bảnKhái niệm cốt lõi: cách AI hoạt động ở cấp độ cao.84 hướng dẫn Ngôn ngữ AILLM, NLP, ChatGPT, nhắc nhở và hiểu văn bản.155 hướng dẫn AI trực quanTạo hình ảnh, thị giác máy tính, video và thiết kế.133 hướng dẫn AI âm thanhGiọng nói, âm nhạc, podcast và AI ưu tiên âm thanh.117 hướng dẫn Công tyHồ sơ của OpenAI, Anthropic, Google, Meta, v.v.121 hướng dẫn Ứng dụngCách AI xuất hiện trong mã hóa, tìm kiếm, tác nhân và cuộc sống hàng ngày.111 hướng dẫn ngành công nghiệpAI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính, giáo dục, năng lượng, v.v.91 hướng dẫn kỹ thuậtChip, tinh chỉnh, RAG, vectơ và cơ sở hạ tầng AI.177 hướng dẫn xã hộiThành kiến, quyền riêng tư, bản quyền, an toàn và tương lai AI.30 hướng dẫn
Thư viện đầy đủ
Tất cả hướng dẫn
84 của 1019 hướng dẫn hiển thị. Lọc theo bản nhạc hoặc tìm kiếm ở trên.
Nguyên tắc cơ bản
Giảm dần độ dốc ngẫu nhiên với động lượng
Động lượng là một điều chỉnh để giảm độ dốc, tích lũy mức trung bình đang chạy của các độ dốc trong quá khứ, cho phép quá trình tối ưu hóa diễn ra nhanh hơn qua các thung lũng và làm giảm…
Nguyên tắc cơ bảnĐộ dốc tăng tốc của Nesterov
Nesterov Accelerated gradient (NAG) là một dạng động lượng thông minh hơn, nhìn về phía trước trước khi tính toán độ dốc, mang lại cho nó một cái nhìn điều chỉnh về phía trước.
Nguyên tắc cơ bảnMất bộ ba và học số liệu
Mất bộ ba dạy mạng lưới thần kinh đặt các mục tương tự gần nhau và các mục khác nhau cách xa nhau trong một không gian nhúng.
Nguyên tắc cơ bảnLàm mịn nhãn
Làm mịn nhãn là một thủ thuật chính quy hóa đơn giản giúp làm mềm các mục tiêu huấn luyện khó, cho mô hình biết rất có thể câu trả lời đúng nhưng không phải 100…
Nguyên tắc cơ bảnTế bào trí nhớ ngắn hạn dài
Các tế bào Bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) là một loại đơn vị mạng thần kinh tái phát đặc biệt được xây dựng để ghi nhớ thông tin qua các chuỗi dài.
Nguyên tắc cơ bảnPhân cụm K-Means
K-Means là một thuật toán không giám sát, tự động sắp xếp dữ liệu thành K nhóm bằng cách tìm trung tâm cụm.
Nguyên tắc cơ bảnK-Hàng xóm gần nhất
K-Nearest Neighbors (KNN) phân loại một điểm dữ liệu mới bằng cách xem xét K ví dụ gần nhất và lấy đa số phiếu bầu.
Nguyên tắc cơ bảnHồi quy logistic
Hồi quy logistic dự đoán xác suất một nội dung nào đó thuộc về một lớp, chẳng hạn như thư rác hoặc không phải thư rác, bằng cách nén một tổng có trọng số thông qua một đường cong hình chữ S.
Nguyên tắc cơ bảnBộ phân loại Naive Bayes
Naive Bayes là một bộ phân loại xác suất nhanh, được xây dựng dựa trên định lý Bayes, giả định mọi đặc điểm đều độc lập với lớp.
Nguyên tắc cơ bảnĐường cong ROC và AUC
Đường cong ROC biểu thị mức độ phân loại phân tách hai lớp trên mọi ngưỡng quyết định có thể có và AUC nén toàn bộ đường cong đó thành một số.
Nguyên tắc cơ bảnMa trận nhầm lẫn
Ma trận nhầm lẫn là một bảng đơn giản chia các dự đoán của bộ phân loại thành số lượng chính xác và không chính xác cho mỗi lớp.
Nguyên tắc cơ bảnSự đánh đổi độ lệch-phương sai
Sự cân bằng sai lệch-phương sai giải thích tại sao một mô hình có thể thất bại do quá đơn giản hoặc quá phức tạp.
Đọc xong chưa? Chứng minh đi.
Check what you learned with a topic quiz, then explore our structured courses or work toward a certificate. Every guide stays free to read.