만들면서 배우는 생성 AI pdf 다운로드를 무료로 제공합니다 이 책은 딥러닝 기초부터 최신 생성 AI 모델까지 설명합니다. 텐서플로와 케라스를 사용해 변이형 오토인코더(VAE), 생성적 적대 신경망(GAN), 트랜스포머, 노멀라이징 플로 모델
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책 소개
명쾌하고 설득력 있게 생성 AI를 설명하는 데이비드 포스터가 돌아왔습니다. 이 책의 초판인 『미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트』는 GAN을 집중적으로 설명했지만, 초판 출간 이후 생성 AI 분야가 크게 발전했습니다. 세상을 놀라게 한 생성 AI의 눈부신 발전을 담아내기 위해 2판을 새롭게 업데이트했습니다. 기존 내용을 최신 기술 정보로 수정하고, 트랜스포머 설명을 더 상세하게 보완하고, 멀티모달 모델 내용을 새롭게 추가했습니다. 업그레이드된 2판은 GAN에만 국한된 내용을 소개하지 않기에 『만들면서 배우는 생성 AI』라는 새로운 이름으로 찾아왔습니다. 본격적인 설명에 앞서 흥미를 자극하는 이야기와 실용적인 예시, 활용법까지 최신 기술로 무장한 이 책은 여러분을 생성 AI의 전문가로 업그레이드해줄 것입니다. 컴퓨터로 창작하는 가장 진보한 기술을 활용하는 법을 터득해보세요. 생성 AI를 접한 경험이 없더라도 괜찮습니다. 처음부터 따라 하며 차근차근 기술을 습득할 수 있게 친절히 안내합니다. 여러분에게 필요한 건 파이썬 코딩 경험, 그뿐입니다. 생성 모델의 기본 원리부터 파악한 후 파이썬과 케라스로 직접 코딩하며 생성 AI를 배워보세요.
만들면서 배우는 생성 AI pdf 다운
[PART 1 생성 딥러닝 소개]
CHAPTER 1 생성 모델링
_1.1 생성 모델링이란?
_1.2 첫 번째 생성 모델
_1.3 핵심 확률 이론
_1.4 생성 모델 분류
_1.5 생성 딥러닝 예제 코드
_1.6 요약
CHAPTER 2 딥러닝
_2.1 딥러닝용 데이터
_2.2 심층 신경망
_2.3 다층 퍼셉트론
_2.4 합성곱 신경망
_2.5 요약
[PART 2 6가지 생성 모델링 방식]
CHAPTER 3 변이형 오토인코더
_3.1 소개
_3.2 오토인코더
_3.3 변이형 오토인코더
_3.4 잠재 공간 탐색하기
_3.5 요약
CHAPTER 4 생성적 적대 신경망
_4.1 소개
_4.2 심층 합성곱 GAN(DCGAN)
_4.3 와서스테인 GAN-그레이디언트 페널티(WGAN-GP)
_4.4 조건부 GAN(CGAN)
_4.5 요약
CHAPTER 5 자기회귀 모델
_5.1 소개
_5.2 LSTM 네트워크 소개
_5.3 RNN 확장
_5.4 PixelCNN
_5.5 요약
CHAPTER 6 노멀라이징 플로 모델
_6.1 소개
_6.2 노멀라이징 플로
_6.3 RealNVP
_6.4 다른 노멀라이징 플로 모델
_6.5 요약
CHAPTER 7 에너지 기반 모델
_7.1 소개
_7.2 에너지 기반 모델
_7.3 요약
CHAPTER 8 확산 모델
_8.1 소개
_8.2 잡음 제거 확산 모델
_8.3 요약
[PART 3 생성 모델링의 응용 분야]
CHAPTER 9 트랜스포머
_9.1 소개
_9.2 GPT
_9.3 다른 트랜스포머
_9.4 요약
CHAPTER 10 고급 GAN
_10.1 소개
_10.2 ProGAN
_10.3 StyleGAN
_10.4 StyleGAN2
_10.5 그 외 중요한 GAN
_10.6 요약
CHAPTER 11 음악 생성
_11.1 소개
_11.2 음악 생성을 위한 트랜스포머
_11.3 MuseGAN
_11.4 요약
CHAPTER 12 월드 모델
_12.1 소개
_12.2 강화 학습
_12.3 월드 모델 개요
_12.4 랜덤한 롤아웃 데이터 수집
_12.5 VAE 훈련
_12.6 MDN-RNN 훈련 데이터 수집
_12.7 MDN-RNN 훈련
_12.8 컨트롤러 훈련
_12.9 꿈속에서 훈련하기
_12.10 요약
CHAPTER 13 멀티모달 모델
_13.1 소개
_13.2 DALLꞏE 2
_13.3 Imagen
_13.4 스테이블 디퓨전
_13.5 플라밍고
_13.6 요약
CHAPTER 14 결론
_14.1 생성 AI의 타임라인
_14.2 생성 AI의 현재 상태
_14.3 생성 AI의 미래
_14.4 마지막 의견