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
Tên cướp đa vũ trang
Kẻ cướp nhiều nhánh là một vấn đề về quyết định trong đó bạn liên tục chọn trong số các tùy chọn với kết quả không xác định và học hỏi khi bạn thực hiện, cân bằng việc khám phá…
kỹ thuậtBentoML và bao bì mẫu
BentoML là một khung Python mã nguồn mở đóng gói các mô hình học máy đã được đào tạo thành các đơn vị được chuẩn hóa, có thể triển khai được gọi là 'Bentos'.
kỹ thuậtKServe và Model Serve trên Kubernetes
KServe là một nền tảng gốc Kubernetes được tiêu chuẩn hóa để phục vụ các mô hình học máy trên quy mô lớn.
kỹ thuậtĐồ thị suy luận và lõi Seldon
Seldon Core là một nền tảng nguồn mở để triển khai các mô hình machine learning trên Kubernetes, với tính năng nổi bật: đồ thị suy luận.
kỹ thuậtĐộ dốc biến mất và bùng nổ
Khi huấn luyện mạng sâu, tín hiệu lỗi giảm dần về 0 hoặc tăng dần về phía vô cực khi chúng truyền ngược qua nhiều lớp.
kỹ thuậtCắt dải màu
Một biện pháp bảo vệ đơn giản, được sử dụng rộng rãi giúp giới hạn mức độ cập nhật độ dốc lớn trong quá trình đào tạo.
kỹ thuậtKhởi tạo trọng lượng
Cách bạn đặt trọng số ban đầu của mạng thần kinh trước khi quá trình đào tạo bắt đầu, điều này quyết định rõ ràng liệu tín hiệu và độ dốc có ổn định qua các lớp sâu hay không.
kỹ thuậtHọc bắt chước
Học bắt chước dạy AI thực hiện một nhiệm vụ bằng cách sao chép các minh họa của chuyên gia thay vì học từ các phần thưởng thử và sai.
kỹ thuậtHọc tăng cường nghịch đảo
Học tăng cường nghịch đảo (IRL) lật ngược RL tiêu chuẩn: thay vì được thưởng và tìm ra chính sách, nó theo dõi hành vi của chuyên gia và suy luận…
kỹ thuậtHọc tăng cường ngoại tuyến
Học tăng cường ngoại tuyến đào tạo các tác nhân hoàn toàn từ một tập dữ liệu cố định, được thu thập trước đó mà không có tương tác trực tiếp với môi trường.
kỹ thuậtSmoothQuant và Lượng tử hóa kích hoạt
SmoothQuant là một kỹ thuật giúp nén các mô hình ngôn ngữ lớn xuống số nguyên 8 bit cho cả trọng số và kích hoạt mà không…
kỹ thuậtCắt tỉa có cấu trúc và bỏ lớp
Việc cắt tỉa có cấu trúc sẽ loại bỏ toàn bộ các thành phần của mạng lưới thần kinh, chẳng hạn như đầu chú ý, nơ-ron hoặc toàn bộ lớp, do đó mô hình mỏng hơn sẽ chạy nhanh hơn…
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.