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
Xác thực chéo
Xác thực chéo là một kỹ thuật lấy mẫu lại để ước tính mức độ khái quát của một mô hình đối với dữ liệu không nhìn thấy được.
Nguyên tắc cơ bảnĐộ chính xác và thu hồi
Độ chính xác và thu hồi là hai số liệu bổ sung cho nhau để đánh giá các bộ phân loại, đặc biệt khi các lớp bị mất cân bằng.
Nguyên tắc cơ bảnHiện tượng gốc kép
Giảm dần kép là quan sát đáng ngạc nhiên rằng khi một mô hình trở nên lớn hơn, lỗi kiểm tra trước tiên sẽ trở nên tồi tệ hơn gần 'ngưỡng nội suy' nhưng sau đó sẽ tốt hơn…
Nguyên tắc cơ bảnLý thuyết hạt nhân tiếp tuyến thần kinh
Hạt nhân tiếp tuyến thần kinh (NTK) là một công cụ toán học cho thấy các mạng thần kinh vô hạn rộng hoạt động giống như một phương thức hạt nhân cố định, cụ thể trong…
Nguyên tắc cơ bảnGiả thuyết vé số
Giả thuyết về vé xổ số nói rằng bên trong một mạng lưới thần kinh lớn, được khởi tạo ngẫu nhiên ẩn chứa một mạng con nhỏ - một 'tấm vé trúng thưởng' - được đào tạo…
Nguyên tắc cơ bảnLuật mở rộng cho mạng lưới thần kinh
Quy luật chia tỷ lệ là các công thức thực nghiệm cho thấy rằng tổn thất của mạng thần kinh có thể dự đoán được khi bạn tăng kích thước mô hình, kích thước tập dữ liệu và tính toán.
Nguyên tắc cơ bảnĐào tạo tối ưu tính toán Chinchilla
Chinchilla là một phát hiện của DeepMind năm 2022 cho thấy hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn đều chưa được đào tạo bài bản: đối với ngân sách điện toán cố định, bạn nên chia tỷ lệ các tham số…
Nguyên tắc cơ bảnChuẩn hóa phần thưởng được nhóm trong RLHF
Quá trình chuẩn hóa phần thưởng theo nhóm sẽ tiêu chuẩn hóa phần thưởng của mô hình trong một loạt phản hồi cho cùng một lời nhắc, biến các điểm số ồn ào thành một khóa đào tạo ổn định…
Nguyên tắc cơ bảnMô hình thế giới và mô phỏng đã học
Mô hình thế giới là một mạng lưới thần kinh học cách dự đoán cách môi trường thay đổi theo thời gian, cho phép AI 'tưởng tượng' kết quả trong tương lai trước khi hành động.
Nguyên tắc cơ bảnChuẩn hóa độ dài trong Tối ưu hóa tùy chọn
Chuẩn hóa độ dài sẽ điều chỉnh các mục tiêu điều chỉnh tùy chọn để các mô hình ngừng giành được sự phê duyệt chỉ bằng cách viết các câu trả lời dài hơn.
Nguyên tắc cơ bảnMô hình phần thưởng Bradley-Terry
Mô hình Bradley-Terry là một phương pháp thống kê có tuổi đời hàng thế kỷ để biến các so sánh theo cặp (A nhịp B) thành điểm số.
Nguyên tắc cơ bảnDPO lặp lại và điều chỉnh tùy chọn trực tuyến
DPO lặp đi lặp lại điều chỉnh mô hình ngôn ngữ theo sở thích của con người hoặc AI bằng cách tạo ra các phản hồi mới, xếp hạng chúng và điều chỉnh từng cặp mới đó…
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.