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。
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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。
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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。
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。
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。
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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智普人工智慧是一家源自清華大學的北京公司,支援 GLM(通用語言模型)家族。
公司混元是騰訊自研的大型人工智慧模型系列,涵蓋文字、圖像、3D 和影片。
科技Kubeflow 是一個開源工具包,可在 Kubernetes 上運行機器學習工作流程,將模型訓練和部署轉變為可重複的容器化…
科技Apache Airflow 是一個開源平台,用於以程式碼形式編寫、調度和監控工作流程。
科技MLflow 是一個開源平台,用於管理機器學習生命週期,從實驗追蹤到模型打包和部署。
科技專家並行性將專家混合模型的許多前饋「專家」拆分到不同的 GPU 上,因此每個裝置僅保存一部分參數。
科技序列平行性沿著標記(時間)維度將單一長輸入序列拆分到多個 GPU 上,而環注意力機制可以讓這些 GPU 進行計算…
科技啟動重新計算(梯度或啟動檢查點)透過丟棄前向傳遞中的中間活化來節省訓練期間的 GPU 記憶體...
產業人工智慧幫助獸醫讀取 X 光、及早標記疾病並管理診所繁重的文書工作。
產業人工智慧為護理人員提供文件記錄、病情惡化的預警警報以及更聰明的人員配置,使他們能夠騰出手來進行護理。
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產業人工智慧幫助林務人員透過衛星和無人機監測大片林地,及早發現野火和害蟲,並規劃永續收成。