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
시퀀스 모델의 교사 강제
교사 강제는 모델 자체의 추측이 아닌 실제 이전 토큰이 다음 입력으로 공급되는 시퀀스 모델에 대한 훈련 트릭입니다.
기술예약된 샘플링 및 노출 편향
노출 편향은 완벽한 접두사로만 훈련된 모델이 추론 시 자체 불완전한 출력을 조건으로 삼아야 할 때 나타나는 간격입니다.
기술불균형 감지를 위한 초점 손실
초점 손실(Focal loss)은 검출기가 어렵고 희귀한 예제에 집중할 수 있도록 쉬운 예제의 가중치를 낮추는 수정된 손실 함수입니다.
기술테스트 시간 확대
TTA(테스트 시간 확대)는 동일한 입력의 여러 변경된 버전에 대해 훈련된 모델을 실행하고 예측의 평균을 냅니다.
기술네거티브 샘플링 및 노이즈 대비 추정
네거티브 샘플링과 NCE(Noise Contrastive Estimation)는 비용이 많이 드는 전체 소프트맥스를 계산하지 않고도 모델이 거대한 어휘에 대해 학습할 수 있게 해주는 트릭입니다.
기술InfoNCE 및 SimCLR 목표
InfoNCE는 임베딩 공간에서 일치하는 쌍을 함께 끌어오고 일치하지 않는 쌍을 밀어내는 방법을 모델에 가르치는 대조 손실입니다.
기술확률적 가중치 평균
SWA(확률적 가중치 평균)는 최종 가중치를 유지하는 대신 훈련 후반의 여러 지점에서 모델 가중치의 간단한 평균을 취합니다.
기술예측 및 Lion 최적화 프로그램
Lookahead와 Lion은 신경망 최적화에 대한 두 가지 현대적 변형입니다.
기술Mixup 및 CutMix 확장
Mixup 및 CutMix는 두 개의 이미지와 해당 레이블을 혼합하여 새로운 훈련 예제를 생성하는 데이터 확대 방법입니다.
기술온라인 및 하드 네거티브 마이닝
하드 네거티브 마이닝은 모델이 이미 얻은 쉬운 예제에 노력을 낭비하는 대신 훈련할 가장 유익하고 구별하기 어려운 예제를 선택합니다.
기술캡슐 네트워크
캡슐 네트워크는 뉴런을 특징의 존재 여부와 포즈를 모두 인코딩하는 벡터를 출력하는 '캡슐'로 그룹화하는 신경 아키텍처입니다.
기술에코 상태 네트워크 및 저수지 컴퓨팅
저장소 컴퓨팅은 순환 네트워크 훈련을 위한 영리한 지름길입니다. 무작위로 연결된 대규모 뉴런 '저장소'를 고정하고 훈련만 시키는 것입니다.
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