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.

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

확산 모델

확산 모델은 노이즈 프로세스를 역전시키는 방법을 학습하여 무작위 정적을 단계별로 상세한 그림으로 변환함으로써 이미지를 생성합니다.

2 분 읽음읽기
기초

퓨샷 학습

퓨샷 학습(few-shot learning)은 수천 개가 아닌 소수의 예를 통해 새로운 작업을 학습하는 능력입니다.

2 분 읽음읽기
기초

임베딩

임베딩은 단어, 이미지 또는 기타 데이터를 숫자 목록(벡터)으로 변환하여 유사한 항목이 고차원 공간에서 서로 가깝게 표시되도록 합니다.

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기초

토큰화

토큰화는 텍스트를 언어 모델이 실제로 읽고 예측하는 단위인 토큰이라는 작은 조각으로 자르는 단계입니다.

2 분 읽음읽기
기초

기능 엔지니어링

기능 엔지니어링은 원시 데이터를 모델 학습에 도움이 되는 유익한 입력(특성)으로 바꾸는 기술입니다.

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기초

의사결정 트리 및 랜덤 포레스트

의사결정 트리는 순서도와 같이 일련의 간단한 예/아니요 질문을 통해 예측을 수행합니다.

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기초

서포트 벡터 머신

SVM(서포트 벡터 머신)은 두 그룹 사이에 가능한 가장 넓은 경계를 그려 두 그룹을 분리하는 고전적인 알고리즘입니다.

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기초

차원 축소

차원 축소는 중요한 구조를 유지하면서 많은 열(특성)의 데이터를 몇 개로 축소합니다.

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기초

전이 학습

전이 학습은 대규모 데이터 세트에서 이미 훈련된 모델을 재사용하고 이를 새로운 관련 작업에 적용합니다.

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기초

자기 지도 학습

자기 지도 학습은 데이터 자체 내부에 답이 숨겨져 있는 작업을 고안하여 레이블이 없는 데이터에 대한 모델을 교육합니다.

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기초

준지도 학습

준지도 학습은 소량의 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 없는 대규모 데이터 풀을 학습합니다.

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기초

이상 탐지

이상 탐지는 정상적인 패턴에서 크게 벗어난 데이터 포인트에 플래그를 지정하도록 기계를 가르치는 방식입니다.

2 분 읽음읽기

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