01
AI 기초
AI가 무엇인지, 시스템이 어떻게 학습하는지, 어디서 실패하는지, 그리고 과장하지 않고 주장을 판단하는 방법을 이해하세요.
무료 AI 라이브러리
AI를 배우세요.영원히 무료입니다.
1019 누구나 최신 AI를 이해할 수 있도록 독립적인 501(c)(3) 비영리 단체에서 구축한 일반 영어 가이드, 구조화된 학습 경로 및 개방형 라이브러리입니다.
1019무료 가이드
9주제 트랙
~2 min가이드 당
~34h읽기 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
1019 의 1019 가이드가 표시됩니다. 트랙별로 필터링하거나 위에서 검색하세요.
기술
선형 프로빙 및 동결 피쳐 평가
선형 프로빙은 네트워크를 동결하고 그 위에 간단한 선형 분류기만 훈련하여 사전 훈련된 모델의 내부 표현이 얼마나 좋은지 테스트합니다.
언어 AI추측적 샘플링 검증
추측 샘플링은 작은 '초안' 모델이 앞으로 여러 토큰을 추측하게 한 다음 큰 모델이 검증하도록 하여 대규모 언어 모델 생성 속도를 높입니다.
언어 AI엔트로피 기반 샘플링
엔트로피 기반 샘플링은 해당 순간 모델의 불확실성을 기반으로 LLM이 다음 토큰을 선택하는 방식을 조정합니다.
기술DenseNet 및 Dense Connectivity
DenseNet은 모든 레이어가 모든 이전 레이어의 기능 맵을 입력으로 받는 컨벌루션 네트워크입니다.
기술병목 현상 아키텍처
병목 현상 아키텍처는 데이터를 다시 확장하기 전에 좁은 중간 계층을 통해 데이터를 압축하여 네트워크가 작고 효율적으로 학습하도록 합니다.
기술그라데이션 누적
그라데이션 누적을 사용하면 업데이트하기 전에 여러 개의 작은 미니 배치에 대한 그라데이션을 합산하여 제한된 GPU 메모리에서 대규모 배치 크기를 시뮬레이션할 수 있습니다.
기초조기 중단
조기 중지는 보류된 검증 데이터의 성능이 향상되지 않는 순간 모델 훈련을 중지하는 정규화 기술입니다.
기술시퀀스 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.
기초모멘텀을 이용한 확률적 경사하강법
모멘텀은 과거 경사의 실행 평균을 누적하는 경사하강법을 조정하여 최적화가 계곡을 통해 더 빠르게 굴러가고 약화되도록 합니다.
기초네스테로프 가속 그래디언트
NAG(Nesterov Accelerated Gradient)는 기울기를 계산하기 전에 앞을 엿보고 교정적인 미리보기를 제공하는 더 스마트한 형태의 모멘텀입니다.
다 읽었어? 증명해 봐.
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