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강좌명
2024년 여름방학 VAE에서 ChatGPT까지 생성AI의 이해
- 강좌기간 :
2024년 07월 29일 부터 2024년 08월 09일 까지
- 강좌일정 :
(월~금) 9:30~12:30(총 30시간)
- 강좌구분 :
정기강좌
- 강사명 :
외부 강사 강의계획서 보기
- 프로필 :
- 수강인원 :
최대 30명
- 강의실 :
N5 2269호 & 온라인
- 교재 :
강사의 강의자료
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₩ 340,000
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₩ 510,000
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₩ 510,000
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결제 예정금액510,000₩
상세정보
ㅇ 학습목표 :- 딥러닝 기초부터 최신 생성 AI 모델까지 이해하고 이를 활용할 수 있다.
- 최신 생성모델을 이해하고 창의적인 생성 모델을 만들어 볼 수 있다.
ㅇ 강의내용
1. 생성 모델링의 이해
- 생성 모델링이란?
- 핵심 확률 이론
- 기본적인 생성 모델 예제
2. 딥러닝의 이해
- 딥러닝을 위한 데이터 준비
- 다층 퍼셉트론과 합성 신경망
3. 변이형 오토 인코더
- 오토 인코더
- 변이형 오토 인코더
4. GAN
- DCGAN
- WGAN-GP
- 조건부 GAN
5. 자기회귀 모델
- LSTM 네트워크 소개
- RNN 확장
- PixelCNN
6. 노멀라이징 플로 모델
- 노멀라이징 플로
- RealNVP
- 다름 노멀라이징 플로 모델
7. 에너지 기반 및 확산 모델
- 에너지 기반 모델
- 잡음 제거 확산 모델
8. 영상 인식
- 영상 분류
- 객체 검출
- 의미 분할
9. 비전 트랜스포머
- 트랜스포머
- 허깅페이스의 모델 활용 방법
- GTP의 이해
10. chatGTP를 활용한 웹서비스
- 서비스 개요
- 백엔드 개발
- 프런트엔드 개발
- 생성 모델링이란?
- 핵심 확률 이론
- 기본적인 생성 모델 예제
2. 딥러닝의 이해
- 딥러닝을 위한 데이터 준비
- 다층 퍼셉트론과 합성 신경망
3. 변이형 오토 인코더
- 오토 인코더
- 변이형 오토 인코더
4. GAN
- DCGAN
- WGAN-GP
- 조건부 GAN
5. 자기회귀 모델
- LSTM 네트워크 소개
- RNN 확장
- PixelCNN
6. 노멀라이징 플로 모델
- 노멀라이징 플로
- RealNVP
- 다름 노멀라이징 플로 모델
7. 에너지 기반 및 확산 모델
- 에너지 기반 모델
- 잡음 제거 확산 모델
8. 영상 인식
- 영상 분류
- 객체 검출
- 의미 분할
9. 비전 트랜스포머
- 트랜스포머
- 허깅페이스의 모델 활용 방법
- GTP의 이해
10. chatGTP를 활용한 웹서비스
- 서비스 개요
- 백엔드 개발
- 프런트엔드 개발