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
CUDA 및 GPU 프로그래밍
CUDA는 GPU에서 실행되는 프로그램을 작성하기 위한 NVIDIA의 플랫폼으로, 병렬 계산을 위해 수천 개의 코어를 잠금 해제합니다.
기술설명 가능한 AI 및 SHAP
XAI(Explainable AI)는 모델의 불투명한 예측을 사람이 읽을 수 있는 근거로 바꾸는 툴킷입니다.
기술기계적 해석성
기계적 해석성은 신경망의 내부 계산을 인간이 이해할 수 있는 알고리즘으로 역설계하려는 노력입니다.
기술적대적인 예와 견고성
적대적 예는 모델이 자신만만하고 잘못된 예측을 하게 만드는 작고 감지할 수 없는 변화로 인해 교란된 입력입니다.
기술데이터 병렬성
데이터 병렬 처리는 각 GPU가 데이터 배치의 서로 다른 조각을 처리하는 여러 GPU에 모델을 복제하여 하나의 모델을 더 빠르게 교육합니다.
기술모델 및 파이프라인 병렬성
모델이 너무 커서 하나의 GPU에 맞지 않는 경우 모델 및 파이프라인 병렬 처리가 모델 자체를 여러 장치로 분할합니다.
기술ZeRO 및 샤디드 옵티마이저
ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)는 최적화 상태, 기울기 및 가중치를 샤딩하여 데이터 병렬성의 낭비적인 메모리 중복을 제거합니다.
기술실험 추적
실험 추적은 모든 기계 학습 실행(코드, 데이터, 하이퍼파라미터, 측정항목, 출력)을 체계적으로 기록하는 관행입니다.
기술머신러닝을 위한 CI/CD
기계 학습용 CI/CD는 지속적인 통합과 지속적인 전달 파이프라인을 확장하여 코드뿐만 아니라 데이터와 모델도 포괄합니다.
기술카나리아 및 섀도우 배포
카나리아 배포와 섀도우 배포는 새로운 모델이나 서비스를 프로덕션에 출시하기 위한 두 가지 위험도가 낮은 전략입니다.
기술프롬프트 캐싱
프롬프트 캐싱을 사용하면 AI 모델이 매번 다시 처리하는 대신 반복되는 텍스트 덩어리에 대해 수행한 계산 작업을 재사용할 수 있습니다.
기술모델 순위 재지정
reranker는 쿼리와의 관련성에 대한 검색 결과의 최종 목록을 다시 채점하여 빠른 검색 후 순서를 선명하게 하는 2단계 모델입니다.
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