01
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。
免费人工智能库
基础知识 指南永远免费。
84 简明英语指南、结构化学习路径和开放图书馆——由独立的 501(c)(3) 非营利组织构建，以便任何人都可以理解现代人工智能。
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五 成果导向课程
每门课程都包含明确的成果、能力规划、实践活动和应用毕业设计。
02
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。
03
职场人工智能
评估工作场所用例，运行安全试点，衡量价值，负责任地沟通变更。
04
人工智能政策与社会
通过权利、公平、治理、安全和公共利益结果分析人工智能系统。
05
使用人工智能系统构建
通过实用的系统设计，理解语言模型、检索、代理、评估、成本和部署保障。
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基础知识
带动量的随机梯度下降
动量是对梯度下降的一种调整，它累积了过去梯度的运行平均值，让优化更快地穿过山谷并抑制……
基础知识Nesterov 加速梯度
Nesterov 加速梯度 (NAG) 是一种更智能的动量形式，可以在计算梯度之前进行预判，从而对其进行修正。
基础知识三元组损失和度量学习
三元组损失教导神经网络在嵌入空间中将相似的项目靠近放置，并将不同的项目远离放置。
基础知识标签平滑
标签平滑是一种简单的正则化技巧，可以软化困难的单热训练目标，告诉模型正确答案很有可能，但不是 100...
基础知识长短期记忆细胞
长短期记忆 (LSTM) 细胞是一种特殊的循环神经网络单元，旨在记住长序列中的信息。
基础知识K 均值聚类
K-Means 是一种无监督算法，通过查找聚类中心自动将数据分类为 K 组。
基础知识K-最近邻
K 最近邻 (KNN) 通过查看 K 个最接近的示例并进行多数投票来对新数据点进行分类。
基础知识逻辑回归
逻辑回归通过 S 形曲线压缩加权和来预测某物属于某个类别（例如垃圾邮件或非垃圾邮件）的概率。
基础知识朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的快速概率分类器，该定理假设每个特征在给定类别时都是独立的。
基础知识ROC 曲线和 AUC
ROC 曲线绘制了分类器在每个可能的决策阈值上区分两个类别的效果，而 AUC 将整条曲线压缩为一个数字。
基础知识混淆矩阵
混淆矩阵是一个简单的表，它将分类器的预测分为每个类别的正确和错误计数。
基础知识偏差-方差权衡
偏差-方差权衡解释了为什么模型可能会因太简单或太复杂而失败。