初学者 课程 · 免费

人工智能基金会

了解什么是人工智能，系统如何学习，哪些地方失误，以及如何在不夸大的情况下判断主张。

对于： 任何想要现代人工智能可靠心智模型的人

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初学者
  1. 什么是人工智能2 指南
  2. 系统如何学习3 指南
  3. 模型与推理3 指南
  4. 证据和不确定性3 指南
  • 4模块
  • 11指南
  • ~4h完成
  • 6能力

结果

你将能够做什么

  • 用通俗易懂的语言解释训练和推理。
  • 将展示的功能与营销声明分开。
  • 使用证据、不确定性和用途测试来评估人工智能输出。

先决条件： 没有。

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课程

课程模块

  1. 模块 1

    什么是人工智能

    结果： 区分人工智能、机器学习和普通软件。

    练习： 对五个日常系统进行分类，并解释您使用的人工智能定义。

    AI的概念和边界
  2. 模块 2

    系统如何学习

    结果： 描述示例、目标和概括的作用。

    练习： 诊断为什么模型在测试中表现良好，但在新群体中却失败。

    数据、训练和概括
  3. 模块 3

    模型与推理

    结果： 解释当经过训练的模型产生输出时会发生什么。

    练习： 从输入到模型输出和人工审核跟踪一项用户请求。

    模型、推论和限制
  4. 模块 4

    证据和不确定性

    结果： 检查声明、基准和听起来有信心的输出。

    练习： 为一项人工智能产品公告创建索赔分类账。

    评估和基准素养不确定度和置信度校准来源和声明验证

应用顶点

AI 索赔事实核查

选择一项公共人工智能主张，并为非技术读者提供一页的证据审查。

证据清单

  • 原始声明和来源
  • 两个支持或矛盾的来源
  • 已知的限制
  • 平实的语言结论充满信心
下一课程负责任的人工智能用户在保护隐私、核查输出和保持人类问责的同时，高效使用人工智能。