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。
84免费指南
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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
Meta-学习
Meta-学习或“学会学习”仅通过少数示例即可训练模型快速适应全新任务。
基础知识集成方法和梯度提升
集成方法结合了许多简单的模型，因此该组可以比任何单个模型做出更好的预测。
基础知识贝叶斯深度学习
贝叶斯深度学习将神经网络的权重视为概率分布而不是固定数字，因此模型可以说出它的置信度。
基础知识课程学习
课程学习按照故意的顺序在示例上训练人工智能模型——先简单，后困难——而不是以随机顺序输入数据。
基础知识神经架构搜索
神经架构搜索（NAS）自动化神经网络结构的设计——让算法而不是人类来决定有多少层、什么操作……
基础知识持续学习和灾难性遗忘
持续学习的目标是随着时间的推移训练人工智能执行一系列新任务，而不抹掉它已经知道的知识。
基础知识变分自动编码器
变分自编码器 (VAE) 是生成神经网络，它学习将数据压缩到平滑的概率潜在空间，然后重建......
基础知识状态空间模型和 Mamba
状态空间模型 (SSM) 是通过压缩隐藏状态传递信息的序列模型，随着序列长度线性缩放......
基础知识图神经网络
图神经网络（GNN）是通过传递和聚合信息直接在图结构数据（由边连接的节点）上学习的模型……
基础知识多智能体强化学习
多智能体强化学习 (MARL) 训练多个共享环境的学习智能体，每个智能体都适应自己的行为，而其他智能体也会适应。
基础知识主动学习
主动学习是一种训练策略，模型本身会选择人类接下来应该标记哪些未标记的示例。
基础知识数据增强
数据增强通过创建现有示例的修改副本（例如翻转或裁剪图像）来人为地扩展训练集。