01
AI 기초
AI가 무엇인지, 시스템이 어떻게 학습하는지, 어디서 실패하는지, 그리고 과장하지 않고 주장을 판단하는 방법을 이해하세요.
무료 AI 라이브러리
기술 가이드영원히 무료입니다.
177 누구나 최신 AI를 이해할 수 있도록 독립적인 501(c)(3) 비영리 단체에서 구축한 일반 영어 가이드, 구조화된 학습 경로 및 개방형 라이브러리입니다.
177무료 가이드
1주제 트랙
~2 min가이드 당
~6h읽기 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
177 의 1019 가이드가 표시됩니다. 트랙별로 필터링하거나 위에서 검색하세요.
기술
1비트 및 3진 BitNet 모델
BitNet은 Microsoft의 연구 계열로, 대규모 언어 모델이 단 1비트 또는 3개의 값으로 제한된 가중치로 훈련될 수 있음을 보여줍니다.
기술GPTQ 및 AWQ 훈련 후 양자화
GPTQ와 AWQ는 이미 학습된 언어 모델을 4비트 정밀도로 축소하여 더 저렴하고 작은 하드웨어에서 실행되도록 하는 두 가지 주요 방법입니다.
기술ROUGE 및 BLEU 평가 지표
ROUGE 및 BLEU는 기계 생성 텍스트와 인간 참조를 비교하기 위한 대표적인 자동 측정항목입니다.
기술추측적 RAG 및 검색 증강 제도
Speculative RAG는 검색된 항목에서 작고 빠른 모델 초안 여러 후보 답변을 통해 검색 증강 생성 속도를 높이고 향상시킵니다.
기술블록 희소 및 네이티브 희소 관심
블록 스파스 및 네이티브 스파스 어텐션을 통해 변환기는 모든 토큰 대신 긴 시퀀스의 가장 관련성이 높은 청크에만 주의를 기울일 수 있습니다.
기술워터마킹 언어 모델 출력
워터마킹은 AI가 생성한 텍스트에 숨겨진 통계 신호를 삽입하여 나중에 사람이 읽는 내용을 변경하지 않고도 기계로 작성된 텍스트로 감지할 수 있습니다.
기술EAGLE을 사용한 추측적 디코딩
추측적 디코딩은 작은 초안 모델이 앞으로 여러 토큰을 추측하도록 함으로써 대규모 언어 모델 추론 속도를 높이고, 큰 모델이 이를 검증합니다.
기술훈련 데이터 귀속을 위한 영향 함수
영향 함수는 각 훈련 예제가 모델의 예측을 얼마나 형성했는지 추정하여 이를 유발한 데이터에 대한 출력을 역추적할 수 있게 해줍니다.
기술배치 정규화
배치 정규화는 훈련 중에 신경망의 각 계층에 대한 입력의 크기를 조정하여 심층 네트워크를 더 빠르고 효율적으로 훈련시키는 기술입니다.
기술초매개변수 조정
초매개변수는 학습률이나 모델 크기와 같이 훈련 전에 선택하는 설정으로, 모델이 자체적으로 학습하지 않습니다.
기술대조 학습
대조 학습은 임베딩 공간에서 유사한 것을 하나로 모으고 서로 다른 것을 밀어내는 모델을 가르칩니다.
기술인간 피드백을 통한 강화 학습
RLHF는 인간의 선호도에 따라 학습하여 원시 언어 모델을 유용하고 정중한 조수로 바꾸는 기술입니다.
다 읽었어? 증명해 봐.
주제 퀴즈를 통해 배운 내용을 확인한 다음 체계적인 과정을 살펴보거나 인증서를 취득하세요. 모든 가이드는 무료로 읽을 수 있습니다.