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.
기초
커리큘럼 학습
커리큘럼 학습은 데이터를 무작위 순서로 제공하는 대신 의도적인 순서(먼저 쉽게, 나중에 어려운 순서)로 예시를 바탕으로 AI 모델을 교육합니다.
기초신경 아키텍처 검색
NAS(Neural Architecture Search)는 신경망 구조의 설계를 자동화하여 인간이 아닌 알고리즘이 레이어 수, 작업 등을 결정하도록 합니다.
기초지속적인 학습과 치명적인 망각
지속적인 학습은 AI가 이미 알고 있는 것을 삭제하지 않고 시간이 지남에 따라 새로운 작업의 흐름에 대해 AI를 훈련시키는 목표입니다.
비주얼 AI잠재 확산 모델
잠재 확산 모델은 원시 픽셀 대신 압축된 잠재 공간에서 확산 프로세스를 실행하여 이미지를 생성하므로 컴퓨팅 비용이 대폭 절감됩니다.
비주얼 AI컨트롤넷
ControlNet은 이미지 생성 모델에 정밀한 구조 제어를 제공하는 추가 기능으로, 가장자리, 포즈, 깊이 맵 또는 낙서를 사용하여 출력을 조정할 수 있습니다.
비주얼 AI분류자 없는 안내
분류자 없는 안내는 확산 모델이 실제로 사용자의 프롬프트를 따르도록 만드는 기술로, 훨씬 더 강력한 준수를 위해 일부 다양성을 교환합니다.
비주얼 AI비주얼 슬램
Visual SLAM을 사용하면 움직이는 카메라가 알 수 없는 공간의 지도를 구축하는 동시에 해당 지도 내에서 자체 위치를 추적할 수 있습니다.
비주얼 AISora 및 텍스트-비디오
Sora는 서면 메시지를 짧은 고해상도 비디오 클립으로 변환하는 OpenAI의 텍스트-비디오 모델입니다.
비주얼 AI비디오 확산 모델
비디오 확산 모델은 무작위 노이즈를 점진적으로 일관성 있는 프레임으로 전환하여 움직이는 이미지를 생성하고 확산 아이디어를 사진에서 시간으로 확장합니다.
기초변형 자동 인코더
VAE(Variational Autoencoders)는 데이터를 부드럽고 확률적인 잠재 공간으로 압축한 후 재구성하는 방법을 학습하는 생성 신경망입니다.
기초상태공간 모델과 Mamba
상태 공간 모델(SSM)은 압축된 숨겨진 상태를 통해 정보를 전달하는 시퀀스 모델로, 대신 시퀀스 길이에 따라 선형적으로 확장됩니다.
기초그래프 신경망
그래프 신경망(GNN)은 정보를 전달하고 집계하여 그래프 구조 데이터(에지로 연결된 노드)를 직접 학습하는 모델입니다.
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