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
学习人工智能。永远免费。
1019 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。
1019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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技术的
线性探测和冻结特征评估
线性探测通过冻结网络并仅在顶部训练一个简单的线性分类器来测试预训练模型的内部表示的好坏。
语言人工智能推测性抽样验证
推测性采样通过让一个小的“草稿”模型提前猜测几个标记，然后让大模型进行验证，从而加速大型语言模型的生成......
语言人工智能基于熵的采样
基于熵的采样会根据模型当时的不确定性来调整法学硕士选择下一个标记的方式。
技术的DenseNet 和密集连接
DenseNet 是一个卷积网络，其中每一层都接收所有前面层的特征图作为输入。
技术的瓶颈架构
瓶颈架构将数据压缩通过狭窄的中间层，然后再次扩展，迫使网络学习紧凑、高效……
技术的梯度累积
梯度累积可让您在更新之前对几个小批量的梯度求和，从而在有限的 GPU 内存上模拟大批量大小……
基础知识提前停止
早期停止是一种正则化技术，当保留的验证数据的性能停止改善时，该技术会停止模型训练。
技术的序列模型中的教师强制
教师强制是序列模型的一种训练技巧，其中真实的前一个标记（而不是模型自己的猜测）作为下一个输入输入。
技术的预定采样和曝光偏差
暴露偏差是指仅在完美前缀上训练的模型在推理时必须以其自身的不完美输出为条件时出现的差距。
技术的不平衡检测的焦点损失
焦点损失是一种修改后的损失函数，可以降低简单示例的权重，以便检测器可以专注于困难的、罕见的示例。
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。