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
kỹ thuật hướng dẫnMiễn phí mãi mãi.
177 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.
177Hướng dẫn miễn phí
1Bài hát chủ đề
~2 minMỗi hướng dẫn
~6hThời 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
177 của 1019 hướng dẫn hiển thị. Lọc theo bản nhạc hoặc tìm kiếm ở trên.
kỹ thuật
Buộc giáo viên trong các mô hình trình tự
Giáo viên ép buộc là một thủ thuật đào tạo cho các mô hình trình tự trong đó mã thông báo thực sự trước đó, chứ không phải dự đoán của chính mô hình, được đưa vào làm đầu vào tiếp theo.
kỹ thuậtLấy mẫu theo lịch trình và xu hướng phơi nhiễm
Độ lệch tiếp xúc là khoảng cách xuất hiện khi một mô hình chỉ được đào tạo dựa trên các tiền tố hoàn hảo, khi suy luận, phải dựa trên các kết quả đầu ra không hoàn hảo của chính nó.
kỹ thuậtMất tiêu điểm để phát hiện mất cân bằng
Mất tiêu điểm là một hàm mất mát được sửa đổi nhằm giảm trọng lượng các mẫu dễ dàng để máy dò có thể tập trung vào những mẫu khó, hiếm.
kỹ thuậtTăng cường thời gian thử nghiệm
Tăng cường thời gian thử nghiệm (TTA) chạy một mô hình được đào tạo trên một số phiên bản đã thay đổi của cùng một đầu vào và tính trung bình các dự đoán.
kỹ thuậtLấy mẫu âm và ước lượng tương phản tiếng ồn
Lấy mẫu âm và Ước tính tương phản tiếng ồn (NCE) là các thủ thuật cho phép các mô hình học qua lượng từ vựng khổng lồ mà không cần tính toán softmax đầy đủ tốn kém.
kỹ thuậtMục tiêu của InfoNCE và SimCLR
InfoNCE là sự mất mát tương phản dạy một mô hình kéo các cặp phù hợp lại với nhau và đẩy các cặp không khớp ra xa nhau trong không gian nhúng.
kỹ thuậtTrung bình trọng số ngẫu nhiên
Tính trung bình trọng lượng ngẫu nhiên (SWA) lấy mức trung bình đơn giản của trọng số của mô hình từ một số điểm muộn trong quá trình huấn luyện thay vì chỉ giữ kết quả cuối cùng…
kỹ thuậtTrình tối ưu hóa Lookahead và Lion
Lookahead và Lion là hai bước đột phá hiện đại về tối ưu hóa mạng lưới thần kinh.
kỹ thuậtTăng cường Mixup và CutMix
Mixup và CutMix là các phương pháp tăng cường dữ liệu tạo ra các ví dụ đào tạo mới bằng cách trộn hai hình ảnh và nhãn của chúng.
kỹ thuậtKhai thác tiêu cực trực tuyến và cứng
Khai thác tiêu cực cứng chọn các ví dụ giàu thông tin nhất, khó phân biệt nhất để đào tạo thay vì lãng phí công sức vào những ví dụ dễ dàng mà mô hình đã có…
kỹ thuậtMạng viên nang
Mạng viên nang là một kiến trúc thần kinh nhóm các nơ-ron thành các 'viên nang' tạo ra các vectơ mã hóa cả việc một đối tượng có tồn tại hay không và trạng thái của nó…
kỹ thuậtMạng trạng thái Echo và máy tính hồ chứa
Điện toán hồ chứa là một lối tắt thông minh để huấn luyện các mạng định kỳ: để lại một 'hồ chứa' nơ-ron lớn, được kết nối ngẫu nhiên cố định và chỉ huấn luyện…
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.