01
AI 기초
AI가 무엇인지, 시스템이 어떻게 학습하는지, 어디서 실패하는지, 그리고 과장하지 않고 주장을 판단하는 방법을 이해하세요.
무료 AI 라이브러리
비주얼 AI 가이드영원히 무료입니다.
133 누구나 최신 AI를 이해할 수 있도록 독립적인 501(c)(3) 비영리 단체에서 구축한 일반 영어 가이드, 구조화된 학습 경로 및 개방형 라이브러리입니다.
133무료 가이드
1주제 트랙
~2 min가이드 당
~4h읽기 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
133 의 1019 가이드가 표시됩니다. 트랙별로 필터링하거나 위에서 검색하세요.
비주얼 AI
영상이해
비디오 이해는 시간에 따른 시각적 정보와 때로는 청각 정보를 분석합니다.
비주얼 AI다중모달 검색
멀티모달 검색은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태에서 정보를 검색합니다.
비주얼 AI문서 AI
문서 AI는 양식, 보고서, 송장, 스캔된 페이지 등 파일에서 정보를 추출하고 해석합니다.
비주얼 AI바세르스타인 GAN
Wasserstein GAN(WGAN)은 원래의 최소-최대 손실 대신 Wasserstein 거리를 사용하는 GAN 훈련 목표를 재설계한 것입니다.
비주얼 AI조건부 GAN
조건부 GAN(cGAN)은 클래스 레이블이나 텍스트와 같은 추가 정보를 생성기와 판별자 모두에 제공하여 일반 GAN을 확장합니다.
비주얼 AIPix2Pix 이미지-이미지 변환
Pix2Pix는 스케치를 사진으로 변환하거나 지도를 위성 보기로 변환하는 등 한 유형의 이미지를 다른 유형으로 변환하는 방법을 학습하는 조건부 GAN입니다.
비주얼 AI이미지 색상화
이미지 색상화는 AI를 사용하여 흑백 사진과 필름에 그럴듯하고 사실적인 색상을 추가합니다.
비주얼 AI모션의 구조
SfM(Structure from Motion)은 서로 다른 시점에서 촬영한 중첩된 2D 사진 세트에서 3D 장면 형상과 카메라 위치를 재구성합니다.
비주얼 AI멀티뷰 스테레오
MVS(Multi-View Stereo)는 장면의 보정된 여러 사진을 촬영하고 거의 모든 픽셀에서 깊이를 추정하여 조밀한 3D 재구성을 생성합니다.
비주얼 AIDDPM 및 DDIM 샘플러
DDPM과 DDIM은 확산 모델의 역과정을 실행하여 무작위 노이즈를 단계별로 이미지로 변환하는 두 가지 방법입니다.
비주얼 AI점수 기반 생성 모델
점수 기반 생성 모델은 데이터 분포의 기울기, 즉 시끄러운 샘플을 실제처럼 보이게 만드는 방향을 학습하여 데이터를 생성합니다.
비주얼 AI프레셰 시작 거리
FID(Fréchet Inception Distance)는 생성된 이미지 세트가 얼마나 현실적이고 다양한지 판단하기 위한 표준 측정항목입니다.
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