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
學習人工智慧。永遠免費。
1019 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
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。
語言人工智慧推測性抽樣驗證
推測性取樣透過讓一個小的「草稿」模型提前猜測幾個標記，然後讓大模型進行驗證，從而加速大型語言模型的生成...
語言人工智慧基於熵的採樣
基於熵的採樣會根據模型當時的不確定性來調整法學碩士選擇下一個標記的方式。
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…
基礎知識提前停止
早期停止是一種正規化技術，當保留的驗證資料的效能停止改善時，該技術會停止模型訓練。
科技序列模型中的教師強制
教師強制是序列模型的一種訓練技巧，其中真實的前一個標記（而不是模型自己的猜測）作為下一個輸入輸入。
科技預定採樣和曝光偏差
暴露偏差是指僅在完美前綴上訓練的模型在推理時必須以其自身的不完美輸出為條件時出現的差距。
科技不平衡偵測的焦點損失
焦點損失是一種修改後的損失函數，可以降低簡單範例的權重，以便檢測器可以專注於困難的、罕見的範例。
基礎知識帶動量的隨機梯度下降
動量是對梯度下降的一種調整，它累積了過去梯度的運行平均值，讓優化更快地穿過山谷並抑制…
基礎知識Nesterov 加速梯度
Nesterov 加速梯度 (NAG) 是一種更聰明的動量形式，可以在計算梯度之前進行預判，從而對其進行修正。