Lugar ng Pag-aaral

Ang pangunahing simula para sa lahat ng nilalamang pag-aaral — ginagabayan o malaya, kung ano ang gusto mo.

Mga Landas sa Pag-aaralMga Nilalaman

Ang Pundasyon

Dito itinatayo ang mga teknikal na pundasyon para walang mahadlangan ng mga teknikal na termino.

Starter-kurso sa AI

Ang panimulang serye para sa mga nagsisimula: limang bahagi at isang paglilibot sa portal — walang kailangang paunang kaalaman, walang console, walang pormula.

Beginner Malapit nang mapagkakuha

Pagkatapos nito alam mo na kung ano ang AI at kung ano ang hindi, kung paano natututo ang mga makina, kung paano kausapin ang isang language model, kung kailan ito mapagkakatiwalaan — at kung saan ka magpapatuloy sa portal.

Bahagi 1 ng 5 (preview); balak na 5 bahagi at isang paglilibot, mga 90 minuto Talagang nagsisimula, walang paunang kaalaman Wala
1

Bahagi 1: Ano ang AI, at bakit mo na ito ginagamit nang maraming taon?

Malapit nang mapagkakuha

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Operasyon at Command Line

Kung paano gumagana ang isang computer, ano ang mga API, kung paano gamitin ang terminal, mag-set up ng development environment, gumamit ng Git at unawain ang Open Source.

Beginner 0 of 6

Naiintindihan mo kung paano gumagana ang mga computer. Ginagamit mo ang terminal at Git.

6 na artikulo Walang kinakailangang kaalaman Wala
1

Kung Paano "Nag-iisip" ang isang Computer

CPU, GPU, RAM at hard drive. Ang mga bahagi ng isang computer.

2

Internet at mga API

Kung paano nakikipag-usap ang mga computer sa Internet.

3

Ang Terminal

Pag-type ng mga command kaysa mag-click. Ang mga pinakamahalagang command.

4

Ang development environment mo

Editor, IDE at ang lahat ng kasama nito: pag-set up ng lugar kung saan nagiging mga file ang mga ideya.

5

Pag-save ng mga Bersyon gamit ang Git

Pagtatala ng mga pagbabago at ligtas na pag-save sa cloud.

6

Open Source at Closed Source

Bukas at saradong source code. Ano ang ibig sabihin nito.

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Python at Lohika ng Programming

Mula sa mga variable hanggang sa mga loop at function hanggang sa mga klase at package.

Beginner

Nagpo-program ka sa Python. Naiintindihan mo ang mga uri ng data, mga loop at mga function.

8 artikulo Mga baguhan na may pangunahing kaalaman sa computer Paunang kinakailangan: Operasyon at Command Line
1

Mga Variable at Uri ng Data

String, Integer, Float, Boolean. Kung paano i-store ang data.

2

Mga Kondisyon at Loop

If/Else at mga loop (For, While). Ang code ay gumagawa ng sariling desisyon.

3

Mga Function

Paghati ng code sa maliliit na bloke. Input at output.

4

Kapag Hindi Gumagana ang Code

Paghanap at pag-ayos ng mga error. Pagbabasa ng mga mensahe ng error.

5

Mga List at Dictionary

Pag-store ng maraming halaga sa isang listahan. Paghanap ng mga halaga ayon sa pangalan.

6

Mga Klase at Obheto

Mga plano ng konstruksyon para sa code. Klase, obheto, pamamaraan at katangian.

7

Mga Package

Paggamit ng handa nang code ng iba. Hindi na kailangang mag-imbento muli.

8

Mga Virtual na Kapaligiran (Virtual Environments / Docker)

Paghihiwalay ng mga proyekto sa isa't isa. Bawat proyekto ay may sariling mga package.

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Ang Talyer

Dito nagagawa ang mga bagay. Pokus sa aplikasyon, mga tool at modernong workflow.

Paglikha ng Mga Larawan at Video

Paggawa ng larawan gamit ang Stable Diffusion, LoRA, ControlNet at marami pa.

Beginner

Gumagawa ka ng sariling mga larawan gamit ang Stable Diffusion. Ginagamit mo ang LoRA at ControlNet.

4 na artikulo + 1 demo Mga malikhain, designer, hobbyist na artista Paunang kinakailangan: Operasyon at Command Line
1

Paggawa ng Larawan (Mula sa Teksto hanggang sa Larawan)

Text-to-image at prompting. Paggawa ng mga larawan gamit ang teksto.

2

Ang Tool (Stable Diffusion Forge)

Ang user interface. Paggawa ng mga larawan sa sariling computer.

3

Kontrol at Fine-tuning

LoRA, Inpainting at Outpainting. Mas tumpak na kontrol sa mga larawan.

4

Pagpapabuti ng Workflow

ControlNet para sa mga pose at gilid. Pagpapalaki ng mga larawan (upscaling).

5

Mga GAN — Subukan

Tingnan kung paano lumilikha ng mga larawan ang mga GAN.

Optional

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Mga Modelo ng Wika sa Sariling Computer

Ang Hugging Face ecosystem. Paggamit at pagpapaliit ng mga modelo nang lokal.

Intermediate

Naiintindihan mo ang Hugging Face. Ini-install mo ang mga modelo sa iyong computer.

3 artikulo Mga nagbabantay ng data privacy, mga hobbyist Paunang kinakailangan: Operasyon at Command Line
1

Ang Ecosystem (Hugging Face)

Repository, Model Card at leaderboard. Ang App Store ng mga AI model.

2

Pag-install ng Mga Modelo sa Sariling Computer

Ollama at LM Studio. Paggamit ng AI nang walang internet.

3

Quantization (Pagpapaliit ng Mga Modelo)

GGUF, quantization at precision (FP16 o INT4). Mas kaunting memorya ang gagamitin.

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Mga Ahente at Automation

Mga system prompt, Prompt Engineering, RAG, Function Calling at no-code na workflow.

Intermediate

Gumagawa ka ng mga system prompt at nagtatayo ng mga RAG pipeline. Ginagamit mo ang Function Calling at n8n.

6 na artikulo Mga maker, automation specialist Paunang kinakailangan: Mga Modelo ng Wika sa Sariling Computer Python at Lohika ng Programming
1

Pagbibigay ng Gawain sa Modelo (Mga System Prompt)

System prompt at mga papel. One-Shot at Few-Shot.

2

Prompt Engineering (Mag-isip Hakbang-hakbang)

Zero-Shot at Chain-of-Thought. Pag-iwas sa mga pagkakamali.

3

Pag-connect ng Sariling Data (RAG)

Retrieval-Augmented Generation. Natanggap ng AI ang iyong data bilang tulong.

4

Function Calling (Kapag Pinindot ng AI ang mga Pindutan)

JSON output at Tool Use. Pumipili ang AI ng tool at isinasagawa ito.

5

Paggamit ng mga Interface (API at MCP)

API Key at Model Context Protocol. Pag-connect ng mga AI agent sa ibang serbisyo.

6

No-Code na Workflow (n8n)

Trigger, Node at Workflow Automation. Mga workflow nang walang programming.

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

AI sa Software Development

Vibecoding, Context Engineering, Harness Engineering at agentic coding. Isang bagong paraan ng programming.

Intermediate Magagamit mula sa Okt 21, 2026

Nagpo-program ka kasama ang AI. Ginagamit mo ang Context Engineering at mga autonomous na coding agent.

4 na artikulo Mga developer, maker Paunang kinakailangan: Python at Lohika ng Programming Mga Ahente at Automation
1

Pag-program gamit ang Wika (Vibecoding)

Magagamit mula sa Okt 21, 2026

2

Context Engineering

Magagamit mula sa Okt 21, 2026

3

Harness Engineering: Mga gabay-rehas sa halip na pag-asa

Magagamit mula sa Okt 21, 2026

4

Agentic Coding (Mga AI na Nagta-type Mismo)

Magagamit mula sa Okt 21, 2026

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Kalidad ng Software at Pag-test

Pagbasa ng mga test, pag-unawa sa mga pagsusuri ng makina, pagtanggap ng mga pagbabago at pag-iingat ng mga lihim — kalidad nang walang kaalaman sa programming.

Intermediate Magagamit mula sa Nob 18, 2026

Nababasa mo ang isang test at nakikita mo kung ano talaga ang sinusuri nito, nauunawaan mo ang mga pulang pagsusuri ng makina, naitatanong mo sa isang agent ang tatlong tanong na kaya mong beripikahin mismo, at alam mo kung ano ang hindi kailanman dapat mapunta sa isang repository.

4 na artikulo Lahat ng nagpapagawa ng software sa mga AI agent Paunang kinakailangan: AI sa Software Development
1

Pag-unawa sa mga test kapag ang agent ang sumusulat ng mga ito

Magagamit mula sa Nob 18, 2026

2

Mga gate: Ang safety net na gawa sa pagsusuri ng makina

Magagamit mula sa Nob 18, 2026

3

Review nang walang kaalaman sa programming

Magagamit mula sa Nob 18, 2026

4

Mga lihim at seguridad: Ang hindi kailanman dapat mapunta sa repository

Magagamit mula sa Nob 18, 2026

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Ang Akademya

Ang akademikong gulugod — katumbas ng mga AI module ng isang kurso sa computer science, ngunit accessible.

Mga Istruktura ng Computer Science at Algoritmo

Ano ang mga algoritmo at kung paano inayos ang data.

Intermediate

Naiintindihan mo ang mga algoritmo, Big-O notation at ang mga pinakamahalagang istruktura ng data.

6 na artikulo Mga nag-aaral na may pangunahing kaalaman sa Python Paunang kinakailangan: Python at Lohika ng Programming
1

Ano ang Algoritmo?

Isang step-by-step na gabay para sa computer.

2

Gaano Kabilis ang Algoritmo? (Big-O)

Kung mabagal ba ang isang programa kapag maraming data.

3

Mga Istruktura ng Data I (Isa-isa)

Array, Linked List, Stack, Queue. Data sa isang hanay.

4

Recursion

Isang function na tumatawag sa sarili nito. Parang loop, ngunit naiiba.

5

Mga Istruktura ng Data II (Mga Puno at Network)

Tree, Graph, Node, Edge. Data na may mga koneksyon.

6

Mga Istruktura ng Data III (May Susi)

Hash Table at Key-Value Pair. Mabilis na paghanap ng data gamit ang pangalan.

7

Travelling salesman — kapag masyadong matagal ang pagsubok-subok

Ang unang demo ng landas na ito: Hanapin ang pinakamaikling paglalakbay sa maraming lungsod — isang NP-hard na problemang nagpapakita ng hangganan ng purong lakas ng pagkompyut at kung bakit kailangan natin ng matatalinong heuristic gaya ng simulated annealing.

Optional

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Matematika ng Data

Istatistika at probabilidad. Ang pundasyon ng Machine Learning.

Intermediate

Naiintindihan mo ang average, dispersion, mga distribusyon at teorema ni Bayes.

6 na artikulo + 1 demo Mga nag-aaral na may pangunahing kaalaman sa algoritmo Paunang kinakailangan: Mga Istruktura ng Computer Science at Algoritmo
1

Nasaan ang Gitna?

Average, median at mga outlier.

2

Gaano Kalayo sa Gitna?

Variance at standard deviation. Gaano kalawak ang data.

3

Ang Hugis ng Data (Mga Distribusyon)

Normal distribution, skewness at mahabang buntot.

4

Mga Koneksyon sa Pagitan ng Data

Correlation at causality. Magkaugnay ba ang dalawang bagay?

5

Probabilidad at Expected Value

Gaano kamalamig ang isang resulta? Panganib at pakinabang.

6

Bayes at Conditional Probability

Teorema ni Bayes. Binabago ng bagong kaalaman ang pagtatasa.

7

Naive Bayes — Subukan

Pag-sort ng mga teksto gamit ang Naive Bayes algorithm.

Optional

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Linear Algebra at Calculus

Mga vector, matrix, tensor at derivative. Ang wika ng Deep Learning.

Intermediate

Naiintindihan mo ang mga vector, matrix, tensor at derivative. Kailangan ito para sa mga neural network.

6 na artikulo Mga nag-aaral na may pangunahing kaalaman sa istatistika Paunang kinakailangan: Matematika ng Data
1

Mga Direksyon at Espasyo (Mga Vector)

Scalar, vector at dimensional space. Mga numero na may direksyon.

2

Mga Talahanayan ng Data at Transformasyon (Mga Matrix)

Matrix at matrix multiplication. Mga numero sa mga row at column.

3

Mga Tensor (Ang Wika ng mga GPU)

Tensor bilang multi-dimensional na array. Data sa maraming antas.

4

Pagsukat ng Pagbabago (Mga Derivative)

Slope at rate of change. Saan pataas, saan pababa?

5

Mga Partial Derivative at Gradient

Slope sa maraming direksyon nang sabay-sabay.

6

Mga Nested na Function (Chain Rule)

Mga function sa loob ng mga function. Ang pundasyon ng backpropagation.

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Klasikal at Simbolikal na AI

Mula kay Turing hanggang sa mga pamamaraan ng paghahanap at teorya ng laro hanggang sa AI winter.

Intermediate

Naiintindihan mo ang mga simula ng AI. Kilala mo ang mga pamamaraan ng paghahanap, teorya ng laro at mga aral ng AI winter.

7 artikulo + 4 demo Mga nag-aaral na may pangunahing kaalaman sa algoritmo Paunang kinakailangan: Mga Istruktura ng Computer Science at Algoritmo
1

Ang Kapanganakan ng AI (Mula kay Turing hanggang Dartmouth)

Turing Test at Dartmouth Conference (1956). Kung paano nagsimula ang lahat.

2

Paghahanap sa Graph

State space, breadth-first search (BFS) at depth-first search (DFS).

3

Mga Heuristic at Pathfinding

Heuristic, cost function, Dijkstra at A* algorithm.

4

A* Pathfinding — Subukan

Panoorin si A* at Dijkstra na makahanap ng daan sa isang labyrinth.

Optional
5

Teorya ng Laro (Paglutas ng mga Labanan)

Maraming ahente sa kompetisyon. Zero-sum game at Nash equilibrium.

6

MinMax at Pruning

Decision tree at MinMax strategy. Paghanap ng pinakamahusay na galaw.

7

MinMax — Subukan

Maglaro ng Tic-Tac-Toe laban sa isang AI na hindi maaaring matalo.

Optional
8

Mga Patakaran at Lohika (Mga Expert System)

Expert system at if-then rules. Ang computer bilang tagapayo.

9

Rule-based AI — Subukan

Tingnan kung paano bumubuo ng mga lohikal na kadena ang isang expert system.

Optional
10

ELIZA Chatbot — Subukan

Makipag-usap sa unang rule-based chatbot sa kasaysayan.

Optional
11

Ang AI Winter (Mga Kabiguanin at Aral)

Masyadong malaking pangako. Kung bakit ang maagang AI ay huminto sa mga limitasyon.

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Mga Pundasyon ng Machine Learning

Ang malaking pagbabago: mula sa programming hanggang sa training. Supervised at Unsupervised Learning.

Intermediate 0 of 16

Naiintindihan mo ang Machine Learning. Nag-train ka ng mga modelo at sinusuri mo ang mga ito gamit ang mga numero.

8 artikulo + 2 demo Mga nag-aaral na may lahat ng pangunahing landas Paunang kinakailangan: Mga Istruktura ng Computer Science at Algoritmo Matematika ng Data Linear Algebra at Calculus Klasikal at Simbolikal na AI
1

Mag-program o Mag-train?

Machine Learning, training data, modelo at prediksyon.

2

Supervised Learning (Pag-aaral Kasama ang Guro)

Label, features, classification at regression.

3

Linear at Logistic Regression

Regression line, sigmoid at error function (MSE).

4

Ang Hilaw na Materyales (Data Engineering)

Paghahanda ng data. Mga nawawalang halaga at normalisasyon.

5

Mga Parameter at Hyper-parameter

Ano ang natututo mismo ang AI. Ano ang itinakda ng tao.

6

Kapag Nasasaulo ng AI

Overfitting at underfitting. Paghihiwalay ng training data at test data.

7

Pagsusuri ng Mga Modelo

Accuracy, Precision, Recall, F1-Score. Gaano kagaling ang modelo?

8

Unsupervised Learning (Mga Pattern sa Kaguluhan)

Clustering (k-Means) at anomaly detection. Pag-aaral nang walang guro.

9

Supervised Learning — Subukan

Mag-train ng modelo at panoorin ang decision boundary.

Optional
10

Decision tree — ang malinaw na klasipikador

Panoorin kung paano hinahati ng puno ang datos gamit ang mga oo/hindi na tanong — at pansinin nang live kung paano ito nahuhulog sa overfitting kapag masyadong maraming tanong. Ang pinaka-transparent na algoritmo sa toolbox ng machine learning.

Optional
11

K-Means Clustering — Subukan

Panoorin si K-Means na mag-sort ng mga data point sa mga grupo.

Optional

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Deep Learning (Ang Rebolusyon ng Neural Network)

Mula sa artipisyal na neuron sa activation at hidden layer hanggang sa backpropagation.

Advanced

Naiintindihan mo ang mga neural network. Mula sa Perceptron hanggang sa backpropagation.

6 na artikulo + 3 demo Mga nag-aaral na may pangunahing kaalaman sa Machine Learning Paunang kinakailangan: Mga Pundasyon ng Machine Learning
1

Ang Artipisyal na Neuron

Perceptron, weights, bias at summation. Ang pinakamaliit na bahagi.

2

Perceptron — Subukan

Mag-train ng pinakasimpleng neural network hakbang-hakbang.

Optional
3

Ang Apoy (Activation)

Linear o non-linear. ReLU at sigmoid.

4

Ang Network (Mga Hidden Layer)

Deep Neural Network at hidden layer. Dumadaloy ang data pasulong.

5

Neural Network Playground — Subukan

Bumuo ng sarili mong network architectures, mag-train nang live at makita ang Backpropagation na gumagana.

Optional
6

Gaano Kamali ang AI?

Loss function. Ganitong kinakalkula ng AI ang sarili nitong error.

7

Ang Daan Patungo sa Lambak (Gradient Descent)

Gradient descent at learning rate. Paghanap ng pinakamababang punto.

8

Gradient Descent — Subukan

Panoorin ang optimizer na bumaba sa lambak — hakbang-hakbang.

Optional
9

Ang Puso ng Pag-aaral (Backpropagation)

Backpropagation. Pag-propagate ng mga error pabalik at pag-aaral mula rito.

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Modernong Arkitektura (GenAI)

Mula sa tokenization sa mga embedding at transformer hanggang sa malalaking modelo ng wika.

Advanced 0 of 18

Naiintindihan mo ang tokenization, mga embedding, CNN, RNN, Transformer at LLM.

9 na artikulo + 3 demo Mga nag-aaral na may pangunahing kaalaman sa Deep Learning Paunang kinakailangan: Deep Learning (Ang Rebolusyon ng Neural Network)
1

Tokenization (Ang Alpabeto ng mga Makina)

Token at BPE. Kung bakit hindi naiintindihan ng AI ang mga pantig.

2

Mga Embedding at Latent Space

Word2Vec at embedding vector. Ang kahulugan ng salita bilang mga numero.

3

Word embeddings — ang kahulugan bilang mapa

Ang interaktibong karugtong sa kabanata tungkol sa embeddings: nagiging tuldok ang mga salita, naglalapit ang magkatulad na termino, at ang hari - lalaki + babae ay napupunta sa reyna. Ganito ang pakiramdam ng vector semantics.

Optional
4

Computer Vision (Mga CNN)

Convolution, filter at pooling. Paano nakikilala ng AI ang mga larawan.

5

Convolutional Filter — Subukan

Makita nang live kung paano nade-detect ng mga CNN filter ang mga gilid, texture, at pattern.

Optional
6

Oras at Pagkakasunud-sunod (Mga RNN)

Data sa isang pagkakasunud-sunod. Recurrent Neural Networks.

7

Ang Breakthrough (Mga Transformer at Attention)

Self-Attention at ang Transformer block. Ang pundasyon ng modernong AI.

8

Attention Mechanism — Subukan

Unawain ang Query/Key/Value hakbang-hakbang — ang puso ng bawat Transformer.

Optional
9

Malalaking Modelo ng Wika (Mga LLM)

Foundation Model at pre-training. Hinuhulaan ng AI ang susunod na salita.

10

Transfer Learning at Fine-Tuning

Paggamit ng pre-trained na weights. Pag-angkop ng mga modelo sa bagong gawain.

11

Sampling at Temperature

Softmax, temperature, Top-K/Top-P. Kung bakit hindi lagi sinasabi ng AI ang parehong bagay.

12

Paglikha ng Mga Larawan (Diffusion)

Latent space, noise at text-to-image. Mula sa teksto hanggang sa larawan.

13

Mga GAN — Subukan

Tingnan kung paano lumilikha ng mga larawan ang mga GAN.

Optional

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Reinforcement Learning

Pag-aaral sa pamamagitan ng gantimpala. Mula sa pangunahing prinsipyo sa Q-Learning hanggang sa RLHF.

Advanced Magagamit mula sa Okt 7, 2026

Naiintindihan mo ang Reinforcement Learning at Q-Learning. At kung paano natututo ang ChatGPT ng kagandahang-asal.

3 artikulo + 2 demo Mga nag-aaral na may pangunahing kaalaman sa Deep Learning Paunang kinakailangan: Deep Learning (Ang Rebolusyon ng Neural Network)
1

Gantimpala at Parusa (Ang Prinsipyo)

Magagamit mula sa Okt 7, 2026

2

Multi-Armed Bandit — Subukan

Maranasan ang dilemma sa pagitan ng exploration at exploitation sa slot machine.

Optional
3

Pagbuo ng mga Estratehiya (Q-Learning at MDP)

Magagamit mula sa Okt 7, 2026

4

Q-Learning — Subukan

Panoorin ang isang ahente na makahanap ng labasan sa pamamagitan ng Q-Learning.

Optional
5

RLHF (Kung Paano Natututo ng Kagandahang-Asal ang mga LLM)

Magagamit mula sa Okt 7, 2026

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Lipunan at Inklusyon

Mga tiyak na access para sa mga espesyal na target na grupo.

Etika at mga Mito

Kamalayan, bias, copyright at seguridad. Ang mahahalagang tanong tungkol sa AI.

Beginner

Naiintindihan mo ang pagkakaiba ng AGI at istatistika. Kilala mo ang bias, copyright at mga panganib sa seguridad.

4 na artikulo Lahat ng interesado Wala
1

Kamalayan o Probabilidad?

AGI at sentience. Tunay bang nag-iisip ang AI?

2

Bias at Kalidad ng Data

Training bias at impossibility theorem. Kapag hindi neutral ang data.

3

Copyright at Paggamit ng Data

Fair Use at opt-out. Kanino ang mga training data?

4

Seguridad at Mga Prompt Injection

Mga jailbreak at pagnanakaw ng data. Kung paano nalilinlang ang mga modelo ng wika.

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Europa at Batas

EU AI Act, mga patakaran para sa mga modelo ng wika at proteksyon ng data sa AI.

Beginner Magagamit mula sa Nob 4, 2026

Naiintindihan mo ang EU AI Act at ang GDPR para sa mga AI application.

3 artikulo Lahat ng interesado Wala
1

Ang EU AI Act

Magagamit mula sa Nob 4, 2026

2

Mga Patakaran para sa Malalaking AI Model

Magagamit mula sa Nob 4, 2026

3

Proteksyon ng Data at AI (GDPR)

Magagamit mula sa Nob 4, 2026

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Para sa mga Senior (AI sa Pang-araw-araw na Buhay)

Isang digital na katulong. Kaligtasan sa online. Pagpapanatili ng kontrol.

Beginner 0 of 1

Ginagamit mo ang AI bilang katulong sa pang-araw-araw. Nakikilala mo ang mga scam at pinapanatili ang kontrol.

3 artikulo + 2 demo Mga senior, mga baguhan Wala
1

Isang Digital na Katulong

Voice assistant, translator at text-to-speech na function.

2

Unang Pakikipag-ugnayan sa AI — Subukan

Isang ligtas na unang diyalogo sa isang simpleng chatbot.

Optional
3

Seguridad at Proteksyon Laban sa Scam

Grandchild scam 2.0, kopya ng boses at phishing.

4

Anti-spam Shield — Subukan

Tingnan kung paano nakukuha ng spam filter ang mga kahina-hinalang email.

Optional
5

Pagpapanatili ng Kontrol

Opt-out sa mga provider. Personal na pagpapasya sa pagbabahagi ng data.

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Para sa mga Mag-aaral at Estudyante

Pag-aaral kasama ang AI. Pagkilala sa mga deepfake. Pag-verify ng mga pinagkukunan.

Beginner

Ginagamit mo ang AI para matuto. Nakikilala mo ang mga deepfake at nibe-verify ang mga pinagkukunan.

2 artikulo + 3 demo Mga mag-aaral, estudyante Wala
1

Pag-aaral Kasama ang AI (Hindi Mandaraya)

Paggamit ng AI bilang tulong sa pag-aaral. Laging suriin ang mga sagot.

2

Katotohanan sa Online

Mga deepfake at pag-verify ng pinagkukunan. Huwag maniwala sa lahat.

3

Natututo ang Mga Kotse na Magmaneho — Subukan

Panoorin kung paano natututo ang mga kotse na magmaneho sa isang racetrack sa pamamagitan ng neuroevolution. Magmaneho ka rin at ikumpara ang sarili mo sa AI.

Optional
4

Maglaro Laban sa Computer — Subukan

Maglaro laban sa isang AI na kinakalkula ang pinakamahusay na galaw.

Optional
5

Ang Pinakamatandang Chatbot — Subukan

Makipag-usap kay ELIZA, ang unang chatbot sa kasaysayan.

Optional

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Second Brain at Mga Digital Twin

Pag-oorganisa ng kaalaman sa labas ng ulo — at pag-unawa sa kaya ng mga digital na kopya ng tunay na bagay at kung saan ito humihinto.

Beginner Magagamit mula sa Dis 2, 2026

Gumagawa ka ng sariling Second Brain sa halip na mag-ipon ng mga tala na hindi mo na muling babasahin, at naipapaliwanag mo kung ano ang nagtatangi sa isang digital twin mula sa payak na simulation.

2 artikulo Lahat — walang kinakailangang teknikal na kaalaman Wala
1

Second Brain: Ang panlabas mong memorya

Magagamit mula sa Dis 2, 2026

2

Mga digital twin

Magagamit mula sa Dis 2, 2026

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%

Mga Curiosidad

Isang lumalagong koleksyon ng mga demo na hindi akma sa anumang tematikong landas — mga klasiko, curiosidad, at nakaka-engganyo na mga natatangi.

Mga Curiosidad

Isang tahanan para sa mga demo na hindi kabilang sa anumang ibang landas — mga klasiko, curiosidad, at nakaka-engganyo na mga natatangi. Isang lumalagong koleksyon na walang ibinahaging kurikulum. Minsan isa ay lumilipat sa isang tematikong landas, minsan isang bago ang sumasali.

Beginner

Isang piniling dakot ng mga nagsasariling demo — isang paglalakad para sa mga mausisa. Walang takdang-aralin, puro eksplorasyon.

2 demo Ang mga mausisa Wala
1

Boids — gawi ng kawan

Tatlong simpleng panuntunan bawat ibon ay gumagawa ng kawan na walang lider.

Optional
2

Ebolusyon — mutasyon at seleksyon

Ang maliliit na nilalang ay nagiging random na mutasyon sa bawat henerasyon — ebolusyon para panoorin.

Optional

Download Certificate

I-click upang makita ang status

0%