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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。
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跳入您关心的领域。每条赛道都有多个简单的英文指南。
- 91 指南基础知识核心概念：人工智能如何在高层次上工作。探索
- 177 指南语言人工智能LLM、NLP、ChatGPT、提示和文本理解。探索
- 170 指南视觉人工智能图像生成、计算机视觉、视频和设计。探索
- 124 指南音频人工智能语音、音乐、播客和音频优先的人工智能。探索
- 123 指南公司OpenAI、Anthropic、Google、Meta 等的配置文件。探索
- 346 指南应用领域人工智能如何出现在编码、搜索、代理和日常生活中。探索
- 165 指南行业医疗保健、金融、教育、能源等领域的人工智能。探索
- 319 指南技术的芯片、微调、RAG、向量和人工智能基础设施。探索
- 142 指南社会偏见、隐私、版权、安全和人工智能的未来。探索
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- 技术的Hidden Technical Debt in ML SystemsML systems can accumulate technical debt beyond ordinary code complexity because models depend on changing data, features, pipelines and feedback loops.3 最小阅读量阅读
- 技术的使用 Librosa 提取音频特征Librosa is a Python library for loading audio and computing signal features such as spectrograms, MFCCs, chroma, and onset strength.3 最小阅读量阅读
- 技术的ML Monitoring with Prometheus and GrafanaPrometheus can collect numeric time-series metrics exposed by model services, while Grafana visualizes those metrics in dashboards and alerts.3 最小阅读量阅读
- 技术的ML Supply Chain Security and Model SigningML supply-chain security protects code, dependencies, datasets and model artifacts from tampering or untrusted sources throughout build and deployment.3 最小阅读量阅读
- 技术的MLOps Maturity LevelsMLOps maturity models describe how teams evolve from manual model development toward repeatable automation for testing, deployment and retraining.3 最小阅读量阅读
- 技术的部署前的模型验证门Model validation gates are explicit checks a candidate must pass before it can move into a higher-risk deployment stage.3 最小阅读量阅读
- 技术的音调变换和时间拉伸音调变换会改变感知的基频，同时旨在保留持续时间，而时间拉伸会改变持续时间，同时旨在保留……3 最小阅读量阅读
- 技术的预测记录和推理数据捕获预测日志记录足够的上下文以审计、调试并随后评估模型决策，包括时间戳、模型版本、输入或隐私安全......3 最小阅读量阅读
- 技术的Python ML 的依赖管理Python 依赖管理记录 ML 项目需要哪些解释器和包以及如何针对每个环境解析这些版本。3 最小阅读量阅读
- 技术的机器学习基础设施的 TerraformTerraform 将云基础设施描述为代码，并通过将配置与记录的状态和提供者 API 进行比较来创建或更新资源。3 最小阅读量阅读
- 技术的用于自定义 GPU 内核的 Triton 语言Triton 是一种基于 Python 的语言和编译器，用于根据元素块而不是单个硬件线程编写 GPU 内核。3 最小阅读量阅读
- 技术的单元测试机器学习代码ML 代码的单元测试检查管道的小型确定性部分，例如预处理、张量形状、损失计算和预测接口。3 最小阅读量阅读