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
다중 무장 도적
Multi-armed Bandit은 알 수 없는 보상이 있는 옵션 중에서 반복적으로 선택하고 진행하면서 학습하면서 새로운 탐색의 균형을 맞추는 의사결정 문제입니다.
기술BentoML 및 모델 패키징
BentoML은 학습된 기계 학습 모델을 'Bentos'라는 표준화되고 배포 가능한 단위로 패키징하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다.
기술Kubernetes의 KServe 및 모델 서비스
KServe는 기계 학습 모델을 대규모로 제공하기 위한 표준화된 Kubernetes 기반 플랫폼입니다.
기술Seldon 코어 및 추론 그래프
Seldon Core는 추론 그래프라는 뛰어난 기능을 갖춘 Kubernetes에 기계 학습 모델을 배포하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다.
기술사라지고 폭발하는 그라디언트
심층 네트워크를 훈련할 때 오류 신호는 여러 계층을 통해 뒤로 이동하면서 0으로 줄어들거나 무한대로 커집니다.
기술그라데이션 클리핑
훈련 중에 얻을 수 있는 그래디언트 업데이트의 크기를 제한하는 간단하고 널리 사용되는 보호 장치입니다.
기술가중치 초기화
훈련이 시작되기 전에 신경망의 시작 가중치를 설정하는 방법으로, 신호와 경사도가 심층 계층을 통해 건강하게 유지되는지 여부를 결정합니다.
기술모방 학습
모방 학습은 시행착오 보상을 통해 학습하는 대신 AI가 전문가 시연을 복사하여 작업을 수행하도록 가르칩니다.
기술역 강화 학습
역 강화 학습(IRL)은 표준 RL을 뒤집습니다. 보상을 받고 정책을 찾는 대신 전문가의 행동을 관찰하고 추론합니다.
기술오프라인 강화 학습
오프라인 강화 학습은 환경과의 실시간 상호 작용 없이 이전에 수집된 고정된 데이터 세트로만 에이전트를 교육합니다.
기술SmoothQuant 및 활성화 양자화
SmoothQuant는 큰 언어 모델을 가중치와 활성화 모두에 대해 8비트 정수로 압축할 수 있게 해주는 기술입니다.
기술구조화된 가지치기 및 레이어 삭제
구조화된 가지치기는 주의 헤드, 뉴런 또는 전체 레이어와 같은 신경망의 전체 구성 요소를 제거하므로 더 얇은 모델이 더 빠르게 실행됩니다.
다 읽었어? 증명해 봐.
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