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[중고] 만들면서 배우는 생성 AI (트랜스포머부터 GPT, DALL·E 2, 스테이블 디퓨전, 플라밍고까지)
2024년 컴퓨터/모바일 분야 168위
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    책 정보

    · 제목 : 만들면서 배우는 생성 AI (트랜스포머부터 GPT, DALL·E 2, 스테이블 디퓨전, 플라밍고까지)
    · ISBN : 9791169211437
    · 쪽수 : 480쪽
    · 출판일 : 2023-09-15

    책 소개

    딥러닝 기초부터 최신 생성 AI 모델까지 설명합니다. 텐서플로와 케라스를 사용해 변이형 오토인코더(VAE), 생성적 적대 신경망(GAN), 트랜스포머, 노멀라이징 플로 모델, 에너지 기반 모델, 잡음 제거 확산 모델 등 인상적인 생성 딥러닝 모델을 만드는 법을 다룬다.

    목차

    [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

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