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
Meta-Học tập
Meta-learning hay 'học để học' đào tạo các mô hình để thích ứng nhanh chóng với các nhiệm vụ hoàn toàn mới chỉ từ một số ví dụ.
Nguyên tắc cơ bảnPhương pháp tập hợp và tăng cường độ dốc
Phương pháp tập hợp kết hợp nhiều mô hình đơn giản nên nhóm đưa ra dự đoán tốt hơn bất kỳ mô hình đơn lẻ nào.
Nguyên tắc cơ bảnHọc sâu Bayes
Học sâu Bayes coi trọng số của mạng lưới thần kinh là phân phối xác suất thay vì các số cố định, do đó mô hình có thể cho biết mức độ tin cậy của nó.
Nguyên tắc cơ bảnChương trình giảng dạy
Chương trình giảng dạy đào tạo các mô hình AI trên các ví dụ theo thứ tự có chủ ý — dễ trước, khó sau — thay vì cung cấp dữ liệu theo thứ tự ngẫu nhiên.
Nguyên tắc cơ bảnTìm kiếm kiến trúc thần kinh
Tìm kiếm Kiến trúc Thần kinh (NAS) tự động hóa việc thiết kế cấu trúc mạng thần kinh - cho phép các thuật toán, chứ không phải con người, quyết định có bao nhiêu lớp, hoạt động nào…
Nguyên tắc cơ bảnHọc tập liên tục và sự quên lãng thảm khốc
Học tập liên tục là mục tiêu của việc đào tạo AI về một loạt nhiệm vụ mới theo thời gian mà không xóa đi những gì nó đã biết.
Nguyên tắc cơ bảnBộ mã hóa tự động biến đổi
Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE) là các mạng thần kinh tổng quát học cách nén dữ liệu vào một không gian tiềm ẩn có xác suất mượt mà và sau đó tái tạo lại…
Nguyên tắc cơ bảnMô hình không gian trạng thái và Mamba
Mô hình không gian trạng thái (SSM) là các mô hình trình tự mang thông tin chuyển tiếp qua trạng thái ẩn được nén, thay đổi tỷ lệ tuyến tính với độ dài trình tự…
Nguyên tắc cơ bảnMạng lưới thần kinh đồ thị
Mạng thần kinh đồ thị (GNN) là các mô hình học trực tiếp trên dữ liệu có cấu trúc biểu đồ - các nút được kết nối bởi các cạnh - bằng cách truyền và tổng hợp thông tin…
Nguyên tắc cơ bảnHọc tăng cường đa tác nhân
Học tăng cường đa tác nhân (MARL) đào tạo một số tác nhân học tập dùng chung một môi trường, mỗi tác nhân điều chỉnh hành vi của mình trong khi những tác nhân khác cũng thích ứng.
Nguyên tắc cơ bảnHọc tập tích cực
Học tập tích cực là một chiến lược đào tạo trong đó mô hình tự chọn những ví dụ chưa được gắn nhãn mà con người sẽ gắn nhãn tiếp theo.
Nguyên tắc cơ bảnTăng cường dữ liệu
Việc tăng cường dữ liệu sẽ mở rộng tập huấn luyện một cách giả tạo bằng cách tạo các bản sao sửa đổi của các mẫu hiện có — chẳng hạn như lật hoặc cắt xén hình ảnh.
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.