AI 기초
AI가 무엇인지, 시스템이 어떻게 학습하는지, 어디서 실패하는지, 그리고 과장하지 않고 주장을 판단하는 방법을 이해하세요.
무료 AI 라이브러리
177 누구나 최신 AI를 이해할 수 있도록 독립적인 501(c)(3) 비영리 단체에서 구축한 일반 영어 가이드, 구조화된 학습 경로 및 개방형 라이브러리입니다.
여기서 시작하세요
각 과정에는 명확한 성과, 매핑된 역량, 실습 활동, 그리고 적용된 캡스톤이 포함되어 있습니다.
AI가 무엇인지, 시스템이 어떻게 학습하는지, 어디서 실패하는지, 그리고 과장하지 않고 주장을 판단하는 방법을 이해하세요.
프라이버시를 보호하고, 결과물을 확인하며, 인간의 책임을 지키면서 AI를 생산적으로 활용하세요.
직장 내 사용 사례를 평가하고, 안전한 시범 사업을 운영하며, 가치를 측정하고, 변화를 책임감 있게 전달하세요.
권리, 형평성, 거버넌스, 안전, 공익 결과를 통해 AI 시스템을 분석합니다.
실용적인 시스템 설계를 통해 언어 모델, 검색, 에이전트, 평가, 비용 및 배포 안전장치를 이해하세요.
주제 트랙
관심 있는 영역으로 뛰어들어 보세요. 모든 트랙에는 여러 개의 일반 영어 가이드가 있습니다.
전체 라이브러리
177 의 1019 가이드가 표시됩니다. 트랙별로 필터링하거나 위에서 검색하세요.
시퀀스 병렬 처리는 토큰(시간) 차원을 따라 여러 GPU에 걸쳐 단일 긴 입력 시퀀스를 분할하고 Ring Attention을 통해 해당 GPU가 계산을 수행할 수 있게 해줍니다.
기술활성화 재계산(그라디언트 또는 활성화 체크포인트)은 정방향 패스에서 중간 활성화를 삭제하여 훈련 중에 GPU 메모리를 절약합니다.
기술GRPO(그룹 상대 정책 최적화)는 그룹을 기준으로 각 답변을 판단하는 언어 모델을 미세 조정하기 위한 강화 학습 방법입니다.
기술정규화 흐름은 가역적이고 미분 가능한 체인을 통해 단순한 노이즈(예: 가우시안)를 복잡한 데이터로 변환하는 생성 모델입니다.
기술에너지 기반 모델(EBM)은 그럴듯한 데이터에 낮은 값을 할당하고, 믿을 수 없는 데이터에 높은 값을 할당하는 스칼라 '에너지' 함수를 학습하여 다음을 정의합니다.
기술대신 CPU RAM이나 NVMe SSD에 훈련(최적화 상태, 기울기, 때로는 가중치)의 무거운 기록을 보관하는 메모리 절약 트릭입니다.
기술모델의 학습 상태를 조각(샤드)으로 저장하여 메모리나 디스크 제한으로 인한 제한 없이 대규모 모델을 저장하고 다시 로드할 수 있는 기술입니다.
기술AI 프레임워크가 GPU의 제한된 메모리를 할당, 재사용 및 회수하는 방법과 남은 간격(조각화)으로 인해 메모리 부족 오류가 발생할 수 있는 이유는 무엇입니까?
기술MIG(멀티 인스턴스 GPU)는 단일 물리적 GPU를 여러 개의 격리된 하드웨어 파티션으로 분할하는 NVIDIA 기술입니다.
기술GPU 스케줄링은 어떤 작업이 어떤 가속기에서 언제 실행되는지 결정하는 반면, 오케스트레이션은 전체 시스템 클러스터에서 이러한 작업을 조정합니다.
기술Slurm은 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 작업을 예약하고 실행하는 오픈 소스 워크로드 관리자로, 대규모 AI의 기본 선택이 되었습니다.
기술계획 및 해결(PS) 프롬프트는 언어 모델에 먼저 명시적인 계획을 고안한 다음 단계별로 실행하여 명백한 실패를 수정하도록 지시합니다.
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