AI는 머신러닝, 대규모 언어 모델, 생성형 AI 등 해당 분야의 다양한 유형의 기술을 나타내는 데 혼용되어 사용되는 경우가 많습니다. 지금 바로 웹에서 AI를 이해하는 데 도움이 되는 리소스를 찾아보세요.
AI라고도 하는 다양한 신기술의 기본사항과 정의를 이해합니다.
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웹 실무자로서 우리는 새로운 기술을 신중하고 책임감 있게 구축하는 것이 중요합니다.
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생성형 AI를 통해 상황에 맞는 결과를 대규모로 얻을 수 있는 기법을 살펴보세요.
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실용적인 팁

몇 가지 실제 LLM과 다양한 모델 크기가 갖는 실질적인 의미를 살펴보세요.
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LLM을 심사 기법으로 사용하여 모델과 프롬프트를 평가합니다. 검증을 사람이 아닌 다른 LLM에 위임합니다.
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낮은 지연 시간, 감소된 서버 측 비용, API 키 요구사항 없음, 향상된 사용자 개인 정보 보호, 오프라인 액세스 등의 이점을 살펴보세요.
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질문을 작성하여 LLM에서 최상의 결과를 얻으세요.
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빌드 시작

악성 콘텐츠 감지가 중요한 이유와 클라이언트 측 AI를 사용하여 근본적으로 악성 콘텐츠를 완화하는 방법을 알아보세요.
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근본적으로 악의적인 표현을 감지하고 완화하는 클라이언트 측 AI 시스템을 빌드하는 방법을 알아보세요.
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온라인 상점은 제품 리뷰를 표시하여 전환수를 270% 늘릴 수 있습니다. 클라이언트 측 AI로 더 나은 리뷰를 지원하세요.
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웹 AI Summit 2024

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클라이언트 측 AI로 실현할 수 있는 가능성과 향후 방향을 알아보세요.
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개발자가 이전에는 볼 수 없었던 웹 애플리케이션을 빌드할 수 있는 JavaScript 라이브러리에 대해 알아봅니다.
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WebAssembly 및 WebGPU와 같은 기술이 브라우저에 AI 기능을 가져온 방법을 알아보세요.
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Gemini 로고
Google AI JavaScript SDK를 사용하여 웹에서 Gemini API에 액세스하는 방법을 알아보세요.
시작하기 Chrome의 Gemini Nano
Gemini API 및 Vertex AI API의 코드 예시와 프롬프트를 살펴보세요.
설명서 프롬프트 갤러리
권장사항과 리소스를 통해 AI를 책임감 있게 사용하는 방법을 알아보세요.
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Chrome의 AI

AI, WebGPU, WebAssembly에 관한 Google Chrome 문서를 살펴보세요.
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Chrome에서 온디바이스로 가장 효율적인 Gemini 모델을 실행합니다.
Gemini에게 DevTools 콘솔에서 바로 통계를 제공해 달라고 요청하여 오류와 경고를 더 잘 이해할 수 있습니다.
클라이언트 측 AI는 데이터 개인 정보를 보호하고 지연 시간을 개선하는 동시에 사용자에게 강력한 모델을 제공합니다.
GPU로 일관된 테스트 환경을 설정하는 것은 예상보다 어려울 수 있습니다. Google에서 당면한 문제와 이를 해결한 방법을 확인하여 애플리케이션 성능을 개선하세요.

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다음 동영상을 시청하여 AI 기초를 알아보고 TensorFlow JS에 대해 알아보세요.
이 소개는 다음 프로젝트나 아이디어에서 머신러닝을 사용하는 데 관심이 있는 광고 소재, 웹 개발자, 자바스크립트 실무자를 대상으로 합니다.
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업계에서 가장 많이 사용되는 몇몇 용어의 기초와 정의를 알아보고 이러한 단어가 실제로 무엇을 지칭하는지 알아보세요.
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선행 학습된 모델을 사용하면 아이디어의 프로토타입을 더 빠르게 제작할 수 있습니다. 경우에 따라 이러한 모델을 프로덕션에서 사용할 수 있습니다.
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