01
人工智慧基礎
了解人工智慧是什麼、系統如何學習、失敗的地方以及如何在不炒作的情況下判斷主張。
免費人工智慧庫
科技 指南永遠免費。
177 簡明英語指南、結構化學習路徑和開放圖書館——由獨立的 501(c)(3) 非營利組織構建，以便任何人都可以理解現代人工智慧。
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五 基於結果的課程
每門課程都包括明確的成果、映射的能力、實踐活動和應用的頂點。
02
負責任的 AI 使用者
有效率地使用人工智慧，同時保護隱私、檢查輸出並維持人類責任。
03
職場人工智慧
評估工作場所用例、運行安全試點、衡量價值並負責任地傳達變更。
04
人工智慧政策與社會
透過權利、公平、治理、安全和公共利益結果來分析人工智慧系統。
05
使用 AI 系統建置
透過實務系統設計，了解語言模型、檢索、代理、評估、成本及部署保障。
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科技
注意力推出和頭部修剪
注意力推出是一種追蹤資訊如何流經 Transformer 堆疊注意力層的方法，以解釋哪些輸入標記影響…
科技二階優化和牛頓法
二階最佳化使用曲率資訊（二階導數的 Hessian 矩陣）來採取更聰明的步驟來達到最小值，而不僅僅是斜率。
科技RMSNorm 和預層標準化
RMSNorm 是一個輕量級歸一化層，它透過均方根重新調整活化值，預層歸一化將該步驟放在每個…之前
科技SwiGLU 和門控激活
SwiGLU 是一種門控激活函數，它將輸入的一個線性投影乘以 Swish 激活的第二個投影，充當可學習的…
科技擠壓和激勵網絡
擠壓和激勵（SE）區塊讓卷積網路了解每個特徵通道的權重，並根據全局上下文重新校準它們。
科技預熱和余弦退火時間表
熱身在訓練前將學習率從接近零的位置輕輕地提高，然後餘弦退火沿著餘弦曲線將學習率平滑地衰減回來。
科技週期性學習率
循環學習率在下限和上限之間反覆循環學習率，而不是只是衰減它。
科技銳利度感知最小化
銳利度感知最小化（SAM）是一種最佳化方法，它不僅尋求低損失，而且尋求整個權重鄰域的低損失－平坦…
科技線性探測和凍結特徵評估
線性探測透過凍結網路並僅在頂部訓練一個簡單的線性分類器來測試預訓練模型的內部表示的好壞。
科技DenseNet 和密集連接
DenseNet 是一個卷積網絡，其中每一層都接收所有前面層的特徵圖作為輸入。
科技瓶頸架構
瓶頸架構將資料壓縮通過狹窄的中間層，然後再次擴展，迫使網路學習緊湊、高效…
科技梯度累積
梯度累積可讓您在更新之前對幾個小批量的梯度求和，從而在有限的 GPU 記憶體上模擬大批量大小…