AI 기초
AI가 무엇인지, 시스템이 어떻게 학습하는지, 어디서 실패하는지, 그리고 과장하지 않고 주장을 판단하는 방법을 이해하세요.
무료 AI 라이브러리
1019 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
1019 의 1019 가이드가 표시됩니다. 트랙별로 필터링하거나 위에서 검색하세요.
TTA(테스트 시간 확대)는 동일한 입력의 여러 변경된 버전에 대해 훈련된 모델을 실행하고 예측의 평균을 냅니다.
기술네거티브 샘플링과 NCE(Noise Contrastive Estimation)는 비용이 많이 드는 전체 소프트맥스를 계산하지 않고도 모델이 거대한 어휘에 대해 학습할 수 있게 해주는 트릭입니다.
기술InfoNCE는 임베딩 공간에서 일치하는 쌍을 함께 끌어오고 일치하지 않는 쌍을 밀어내는 방법을 모델에 가르치는 대조 손실입니다.
기술SWA(확률적 가중치 평균)는 최종 가중치를 유지하는 대신 훈련 후반의 여러 지점에서 모델 가중치의 간단한 평균을 취합니다.
기술Lookahead와 Lion은 신경망 최적화에 대한 두 가지 현대적 변형입니다.
기술Mixup 및 CutMix는 두 개의 이미지와 해당 레이블을 혼합하여 새로운 훈련 예제를 생성하는 데이터 확대 방법입니다.
기초삼중 손실은 임베딩 공간에서 유사한 항목을 서로 가깝게 배치하고 서로 다른 항목을 멀리 배치하는 신경망을 가르칩니다.
기술하드 네거티브 마이닝은 모델이 이미 얻은 쉬운 예제에 노력을 낭비하는 대신 훈련할 가장 유익하고 구별하기 어려운 예제를 선택합니다.
기초라벨 스무딩(Label Smoothing)은 어려운 원-핫(one-hot) 훈련 목표를 완화하는 간단한 정규화 트릭으로, 모델에 정답 가능성이 매우 높지만 100은 아님을 알려줍니다.
기술캡슐 네트워크는 뉴런을 특징의 존재 여부와 포즈를 모두 인코딩하는 벡터를 출력하는 '캡슐'로 그룹화하는 신경 아키텍처입니다.
기술저장소 컴퓨팅은 순환 네트워크 훈련을 위한 영리한 지름길입니다. 무작위로 연결된 대규모 뉴런 '저장소'를 고정하고 훈련만 시키는 것입니다.
기초LSTM(장단기 기억) 셀은 긴 시퀀스에 걸쳐 정보를 기억하도록 만들어진 특별한 종류의 순환 신경망 장치입니다.
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