AI i internet
AI to akronim używany zamiennie do reprezentowania różnych typów technologii w danej dziedzinie, m.in. systemów uczących się, dużych modeli językowych i generatywnej AI. Tutaj znajdziesz materiały opracowane z myślą o AI w internecie.
Pierwsze kroki z AI
Co to jest AI?
Poznanie podstaw i definicji różnych nowych technologii, często nazywanych sztuczną inteligencją.
Etyka i AI
Dla użytkowników internetu ważne jest, aby w sposób przemyślany i odpowiedzialny tworzyć nowe technologie.
Uaktualnij wyszukiwanie w witrynie
Poznaj metody pozwalające uzyskiwać kontekstowe wyniki dzięki generatywnej AI na dużą skalę.
Gemini
Gemini w internecie
Dowiedz się, jak uzyskać dostęp do interfejsu Gemini API w internecie za pomocą pakietu SDK Google AI JavaScript.
Gemini 1.5 Pro dla kodu
Gemini 1.5 Pro może wykonywać bardziej trafne zadania związane z rozwiązywaniem problemów przy użyciu dłuższych bloków kodu.
Próbki generatywnej AI od Google
Poznaj przykładowe prompty i kod dla interfejsów Google AI Gemini API i Vertex AI API.
Obejrzyj i dowiedz się
Obejrzyj te filmy, aby poznać podstawy AI i odkryć TensorFlow JS.
Systemy uczące się dla specjalistów z branży internetowej
Ten przewodnik jest przeznaczony dla twórców stron internetowych i użytkowników JavaScriptu, którzy chcą wykorzystać systemy uczące się w swoim następnym projekcie lub projekcie.
AI, ML i deep learning
Poznaj podstawy i definicje niektórych popularnych haseł w branży oraz dowiedz się, do czego one się tak naprawdę odnoszą.
Czym są wytrenowane modele?
Użycie już wytrenowanych modeli może pozwolić na szybsze opracowanie prototypu. W niektórych przypadkach możesz używać tych modeli w środowisku produkcyjnym.
AI w Chrome
Poznaj dokumentację Chrome i aktualizacje dotyczące WebGPU i innych narzędzi AI.
Przechwytywanie ekosystemu WebGPU
„WebGPU to nie tylko technologia internetowa. To prężny ekosystem oparty na podstawowej technologii”.
Rozwiązywanie problemów z WebGPU
„Jeśli WebGPU nie działa lub nie działa w przeglądarce Chrome zgodnie z oczekiwaniami, w miarę możliwości znajdź jasne instrukcje rozwiązywania problemów”.
Testowanie modeli Web AI w Colab
„Testuj modele sztucznej inteligencji działające po stronie klienta w prawdziwych środowiskach przeglądarek, a jednocześnie są skalowalne i automatyzacyjne oraz w ramach znanej ustandaryzowanej konfiguracji sprzętu”.
Usprawnij testowanie modeli Web AI: WebGPU, WebGL i Chrome bez interfejsu graficznego
„Stworzenie spójnego środowiska testowego z GPU może być trudniejsze, niż się spodziewasz. Zobacz, jakie problemy napotkaliśmy i jak je rozwiązaliśmy, aby zwiększyć wydajność swojej aplikacji”.