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
測試時間增加
測試時間增強 (TTA) 對同一輸入的多個變更版本運行經過訓練的模型，並對預測進行平均。
科技負取樣與雜訊比較估計
負取樣和雜訊對比估計 (NCE) 是讓模型學習大量詞彙的技巧，而無需計算昂貴的完整 softmax。
科技InfoNCE 和 SimCLR 目標
InfoNCE 是一種對比損失，它教導模型將匹配對拉到一起並將不匹配對在嵌入空間中分開。
科技隨機權重平均
隨機權重平均 (SWA) 對訓練後期的幾個點的模型權重進行簡單平均，而不是僅僅保留最終的...
科技Lookahead 和 Lion 最佳化器
Lookahead 和 Lion 是神經網路最佳化的兩個現代轉折。
科技Mixup 與 CutMix 增強
Mixup 和 CutMix 是資料增強方法，透過混合兩個影像及其標籤來建立新的訓練範例。
基礎知識三元組損失和度量學習
三元組損失教導神經網路在嵌入空間中將相似的項目靠近放置，並將不同的項目遠離放置。
科技在線和硬負數挖掘
硬負挖掘選擇資訊最豐富、難以區分的範例進行訓練，而不是將精力浪費在模型已經獲得的簡單範例上…
基礎知識標籤平滑
標籤平滑是一種簡單的正規化技巧，可以軟化困難的單熱訓練目標，告訴模型正確答案很有可能，但不是 100...
科技膠囊網絡
膠囊網路是一種神經架構，它將神經元分組為“膠囊”，輸出編碼特徵是否存在及其姿勢的向量…
科技迴聲狀態網路和油藏計算
儲庫計算是訓練循環網路的一個聰明的捷徑：留下一個大的、隨機連接的神經元「儲庫」固定，只訓練…
基礎知識長短期記憶細胞
長短期記憶 (LSTM) 細胞是一種特殊的循環神經網路單元，旨在記住長序列中的信息。