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
Tìm hiểu AI.Miễn phí mãi mãi.
1019 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.
1019Hướng dẫn miễn phí
9Bài hát chủ đề
~2 minMỗi hướng dẫn
~34hThời 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
1019 của 1019 hướng dẫn hiển thị. Lọc theo bản nhạc hoặc tìm kiếm ở trên.
kỹ thuật
Thăm dò tuyến tính và đánh giá tính năng đông lạnh
Thăm dò tuyến tính kiểm tra mức độ tốt của các biểu diễn bên trong của mô hình được huấn luyện trước bằng cách đóng băng mạng và chỉ huấn luyện một bộ phân loại tuyến tính đơn giản ở trên cùng.
Ngôn ngữ AIXác minh lấy mẫu suy đoán
Lấy mẫu suy đoán tăng tốc độ tạo mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách cho phép mô hình 'bản nháp' nhỏ đoán trước một số mã thông báo, sau đó yêu cầu mô hình lớn xác minh…
Ngôn ngữ AILấy mẫu dựa trên Entropy
Lấy mẫu dựa trên Entropy điều chỉnh cách LLM chọn mã thông báo tiếp theo dựa trên mức độ không chắc chắn của mô hình tại thời điểm đó.
kỹ thuậtDenseNet và kết nối dày đặc
DenseNet là một mạng tích chập trong đó mỗi lớp nhận bản đồ đặc trưng của tất cả các lớp trước làm đầu vào.
kỹ thuậtKiến trúc cổ chai
Kiến trúc thắt cổ chai nén dữ liệu qua một lớp trung gian hẹp trước khi mở rộng lại, buộc mạng phải học tập nhỏ gọn, hiệu quả…
kỹ thuậtTích lũy độ dốc
Tích lũy độ dốc cho phép bạn mô phỏng kích thước lô lớn trên bộ nhớ GPU hạn chế bằng cách tính tổng độ dốc qua một số lô nhỏ trước khi cập nhật…
Nguyên tắc cơ bảnDừng sớm
Dừng sớm là một kỹ thuật chính quy hóa nhằm tạm dừng quá trình đào tạo mô hình khi hiệu suất trên dữ liệu xác thực đã lưu giữ ngừng cải thiện.
kỹ thuậtBuộc 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.
Nguyên tắc cơ bảnGiảm 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.
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.