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
視覺人工智慧 指南永遠免費。
133 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。
133免費指南
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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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視覺人工智慧
圖像摳圖
影像摳圖是一門以像素完美、半透明邊緣從照片中剪切主題的藝術，捕捉每一縷頭髮或運動模糊。
視覺人工智慧用於影像提示的 IP 適配器
IP-Adapter 是一個輕量級附加元件，可讓穩定擴散等擴散模型接受影像作為提示，而不僅僅是文字。
視覺人工智慧Imagen 文字到圖像
Imagen 是 Google 的文字到圖像系統，可將書面描述轉換為逼真的圖片。
視覺人工智慧滑翔擴散模型
GLIDE 是一種早期的 OpenAI 文字到圖像擴散模型，它顯示提示加上“無分類器指導”，可以擊敗早期基於 GAN 的系統。
視覺人工智慧知覺損失和 LPIPS
感知損失透過比較深度神經網路特徵而不是原始像素來衡量兩個影像與人類的相似程度。
視覺人工智慧StyleGAN架構
StyleGAN 是 NVIDIA 的生成對抗網絡，透過在每一層注入風格資訊來生成極其逼真的臉孔和物件。
視覺人工智慧GAN 的逐步發展
漸進式生長透過從微小分辨率開始並逐漸添加層以達到高解析度影像來訓練 GAN。
視覺人工智慧AnimateDiff 運動生成
AnimateDiff 是一種為現有文字到影像擴散模型（例如穩定擴散）添加運動的技術，將靜態影像產生器轉變為短影片…
視覺人工智慧DETR 變壓器偵測
DETR（DEtection TRansformer）將目標偵測重新定義為使用變壓器解決的直接集合預測問題，刪除了錨點等手工設計的步驟...
視覺人工智慧開放詞彙目標偵測
開放詞彙對象偵測允許模型尋找並框出由任意文字描述的對象，包括在訓練期間從未見過的標記類別。
視覺人工智慧攝影測量
攝影測量將普通的重疊照片轉變為精確的 3D 模型、地圖和測量結果。
視覺人工智慧視覺里程計
視覺里程計透過追蹤影像在幀與幀之間的變化來估計相機如何在世界中移動。