01
AI 기초
AI가 무엇인지, 시스템이 어떻게 학습하는지, 어디서 실패하는지, 그리고 과장하지 않고 주장을 판단하는 방법을 이해하세요.
무료 AI 라이브러리
기초 가이드영원히 무료입니다.
84 누구나 최신 AI를 이해할 수 있도록 독립적인 501(c)(3) 비영리 단체에서 구축한 일반 영어 가이드, 구조화된 학습 경로 및 개방형 라이브러리입니다.
84무료 가이드
1주제 트랙
~2 min가이드 당
~3h읽기 시간
여기서 시작하세요
다섯 결과 기반 강좌
각 과정에는 명확한 성과, 매핑된 역량, 실습 활동, 그리고 적용된 캡스톤이 포함되어 있습니다.
02
책임 있는 AI 사용자
프라이버시를 보호하고, 결과물을 확인하며, 인간의 책임을 지키면서 AI를 생산적으로 활용하세요.
03
AI at Work(직장 내 인공지능)
직장 내 사용 사례를 평가하고, 안전한 시범 사업을 운영하며, 가치를 측정하고, 변화를 책임감 있게 전달하세요.
04
AI 정책 및 사회
권리, 형평성, 거버넌스, 안전, 공익 결과를 통해 AI 시스템을 분석합니다.
05
AI 시스템으로 구축하기
실용적인 시스템 설계를 통해 언어 모델, 검색, 에이전트, 평가, 비용 및 배포 안전장치를 이해하세요.
주제 트랙
트랙별로 찾아보기
관심 있는 영역으로 뛰어들어 보세요. 모든 트랙에는 여러 개의 일반 영어 가이드가 있습니다.
기초핵심 개념: AI가 높은 수준에서 작동하는 방식.84 가이드 언어 AILLM, NLP, ChatGPT, 프롬프트 및 텍스트 이해.155 가이드 비주얼 AI이미지 생성, 컴퓨터 비전, 비디오 및 디자인.133 가이드 오디오 AI음성, 음악, 팟캐스트, 오디오 우선 AI.117 가이드 회사OpenAI, Anthropic, Google, Meta 등의 프로필.121 가이드 응용AI가 코딩, 검색, 에이전트, 일상생활에 어떻게 나타나는지.111 가이드 산업의료, 금융, 교육, 에너지 등의 AI입니다.91 가이드 기술칩, 미세 조정, RAG, 벡터 및 AI 인프라.177 가이드 사회편견, 개인 정보 보호, 저작권, 안전 및 AI 미래.30 가이드
전체 라이브러리
모든 가이드
84 의 1019 가이드가 표시됩니다. 트랙별로 필터링하거나 위에서 검색하세요.
기초
교차 검증
교차 검증은 모델이 보이지 않는 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화되는지 추정하기 위한 리샘플링 기술입니다.
기초정밀도와 재현율
정밀도와 재현율은 특히 클래스가 불균형한 경우 분류기를 평가하기 위한 두 가지 보완 측정항목입니다.
기초이중 하강 현상
이중 하강은 모델이 커질수록 테스트 오류가 먼저 '보간 임계값' 근처에서 악화되다가 좋아진다는 놀라운 관찰입니다.
기초신경 접선 커널 이론
NTK(Neural Tangent Kernel)는 무한히 넓은 신경망이 특정 고정 커널 방법처럼 동작한다는 것을 보여주는 수학적 도구입니다.
기초복권 가설
복권 가설은 무작위로 초기화된 대규모 신경망 내부에 훈련된 작은 하위 네트워크('당첨 티켓')가 숨겨져 있다고 말합니다.
기초신경망의 확장 법칙
확장 법칙은 모델 크기, 데이터 세트 크기 및 계산이 증가함에 따라 신경망의 손실이 예측 가능하게 감소함을 보여주는 경험적 공식입니다.
기초친칠라 컴퓨팅 최적의 훈련
Chinchilla는 2022년 DeepMind에서 대부분의 대규모 언어 모델이 제대로 훈련되지 않았음을 발견했습니다. 고정된 컴퓨팅 예산의 경우 매개변수를 확장해야 합니다…
기초RLHF의 그룹화된 보상 정규화
그룹화된 보상 정규화는 동일한 프롬프트에 대한 일련의 응답 내에서 모델의 보상을 표준화하여 시끄러운 점수를 안정적인 훈련으로 전환합니다.
기초세계 모델 및 학습된 시뮬레이터
세계 모델은 시간이 지남에 따라 환경이 어떻게 변하는지 예측하는 방법을 학습하여 AI가 행동하기 전에 미래 결과를 '상상'하도록 하는 신경망입니다.
기초선호도 최적화의 길이 정규화
길이 정규화는 선호도 조정 목표를 조정하므로 모델이 더 긴 답변을 작성하는 것만으로는 승인을 얻지 못합니다.
기초Bradley-Terry 보상 모델링
Bradley-Terry 모델은 쌍별 비교(A가 B를 이김)를 숫자 점수로 변환하는 100년 역사의 통계 방법입니다.
기초반복적인 DPO 및 온라인 선호도 조정
반복적 DPO는 새로운 응답을 생성하고 순위를 매기고 각각의 새로운 쌍을 조정하여 언어 모델을 인간 또는 AI 기본 설정에 반복적으로 조정합니다.
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