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。
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。
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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Wav2Letter 是 Facebook AI 的端對端語音辨識系統,僅使用卷積神經網絡,無遞歸。
音訊人工智慧Jasper 和 QuartzNet 是 NVIDIA 的端對端卷積語音辨識模型,QuartzNet 是一個更小、更有效率的重新設計…
語言人工智慧Perplexity 是衡量語言模型對真實文本的「驚訝」程度的經典分數 - 較低意味著它更自信地預測單字。
語言人工智慧LoRA 允許您透過僅訓練一小部分新權重(而不是全部數十億)來客製化巨大的預訓練模型。
社會即時注入是指隱藏或惡意指令劫持人工智慧系統,使其忽略其規則並執行攻擊者的命令。
語言人工智慧憲法人工智慧是 Anthropic 使用一套書面原則(「憲法」)來調整模型的方法,因此人工智慧會批評並修改自己的…
視覺人工智慧視覺變壓器 (ViTs) 將為 ChatGPT 提供支援的變壓器架構應用於影像,將圖片視為補丁序列而不是網格...
視覺人工智慧Stable Diffusion 是 Stability AI 於 2022 年發布的開源文字到圖像模型,它透過逐漸消除隨機圖像中的雜訊來產生圖片…
視覺人工智慧Midjourney 是一種流行的商業文本到圖像服務,以其引人注目的、高度美觀的結果及其起源於 Discord 機器人而聞名。
基礎知識過度擬合是指模型記住了其訓練數據,但在新範例上卻失敗了;欠擬合是指過於簡單而無法捕捉真實模式。
基礎知識正則化是一組故意約束模型的技術,以便它可以推廣到新資料而不是記住訓練集。
科技批量歸一化是一種在訓練期間重新調整神經網路每一層的輸入的技術,使深度網路訓練得更快、更多…